Adaptive Forward-Backward Greedy Algorithm for Learning Sparse Representations

Zhang T.

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Adaptive Forward-Backward Greedy Algorithm for Learning Sparse Representations

机译：稀疏表示的自适应前向后贪婪算法

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Given a large number of basis functions that can be potentially more than the number of samples, we consider the problem of learning a sparse target function that can be expressed as a linear combination of a small number of these basis functions. We are interested in two closely related themes: feature selection, or identifying the basis functions with nonzero coefficients;

机译：给定大量可能大于样本数量的基本函数，我们考虑学习稀疏目标函数的问题，该稀疏目标函数可以表示为少量这些基本函数的线性组合。我们对两个紧密相关的主题感兴趣：功能选择，或标识具有非零系数的基函数；

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来源
《Information Theory, IEEE Transactions on》 |2011年第7期|p.4689-4708|共20页
作者
Zhang T.;
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作者单位

Statistics Department, Rutgers University, New Jersey, USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Estimation theory; feature selection; greedy algorithms; sparse recovery; statistical learning;

机译：估计理论;特征选择;贪婪算法;稀疏恢复;统计学习;

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