摘要：
1.什么是稀疏表示： 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。 其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见，任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本， 阅读全文
摘要：
接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅。脉冲神经网络有更强的生物学基础，尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式。其潜在能力较强，值得踏进一步探索。 构建脉冲神经网络模型，至少需要考虑三点：1. 外界刺激编码2. 构建神经元模型3. 制定学习规则 外界刺激的编码方式主要有Rate Codin 阅读全文
摘要：
EM算法简述 EM算法是一种迭代算法，主要用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步完成： E步，求期望 M步，求极大。 EM算法的引入 如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计模型参数，但是当模型中含有隐 阅读全文