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A Proximal Method for Dictionary Updating in Sparse Representations

机译:稀疏表示中字典更新的一种近端方法

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摘要

In this paper, we propose a new dictionary updating method for sparse dictionary learning. Our method imposes the norm constraint on coefficients as well as a proximity regularization on the distance of dictionary modifications in the dictionary updating process. We show that the derived dictionary updating rule is a generalization of the K-SVD method. We study the convergence and the complexity of the proposed method. We also compare its performance with that of other methods.
机译:本文提出了一种新的稀疏词典学习词典更新方法。我们的方法在字典更新过程中对系数施加了范数约束,并对字典修改的距离施加了近似正则化。我们表明,导出的字典更新规则是K-SVD方法的推广。我们研究了该方法的收敛性和复杂性。我们还将其性能与其他方法的性能进行比较。

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