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Publication

Online performance guarantees for sparse recovery

Volkan Cevher
2011
Conference Papers

Résumé

A K*-sparse vector x* ∈ RN produces measurements via linear dimensionality reduction as u = Φx* +n, where Φ ∈ RM×N (M

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/bdf89dbf-6089-4d84-bd0f-cbcc033ec610

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Volkan Cevher
2011
Conference Papers

Résumé

A K*-sparse vector x* ∈ RN produces measurements via linear dimensionality reduction as u = Φx* +n, where Φ ∈ RM×N (M

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/bdf89dbf-6089-4d84-bd0f-cbcc033ec610

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Concepts associés (32)

Sparse dictionary learning

Sparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.

Matrice échelonnée

En algèbre linéaire, une matrice est dite échelonnée en lignes si le nombre de zéros précédant la première valeur non nulle d'une ligne augmente strictement ligne par ligne jusqu'à ce qu'il ne reste éventuellement plus que des zéros. Voici un exemple de matrice échelonnée (les désignent des coefficients quelconques, les des pivots, coefficients non nuls) : Une matrice échelonnée est dite matrice échelonnée réduite, ou matrice canonique en lignes, si les pivots valent 1 et si les autres coefficients dans les colonnes des pivots sont nuls.

Gaussian elimination

In mathematics, Gaussian elimination, also known as row reduction, is an algorithm for solving systems of linear equations. It consists of a sequence of operations performed on the corresponding matrix of coefficients. This method can also be used to compute the rank of a matrix, the determinant of a square matrix, and the inverse of an invertible matrix. The method is named after Carl Friedrich Gauss (1777–1855).

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