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2017-05-09 发布于江苏
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TensorSparseCodingforPositiveDefiniteMatrices

Tensor?Sparse?Coding?for?Positive?Definite?Matrices Sivalingam, R.?;?Boley, D.?;?Morellas, V.?;?Papanikolopoulos, N.Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on?Volume: PP ,?Issue: 99 Digital Object Identifier:?10.1109/TPAMI.2013.143?Publication Year: 2013?, Page(s): 1 说的是稀疏编码，但是对象不是特征矢量，而是的正定矩阵，希望把它表示成K个基本矩阵的线性组合：是编码矢量。为了对比矩阵和重构矩阵的不同，用一个Logdet divergence距离函数表示：根据矩阵性质为了能让重构的结果接近原来的矩阵，要让距离最小化为了让重构的矩阵和原来矩阵的差也正定=0，，，加这个约束 s.t. 同时希望能稀疏,我们用L1norm求稀疏为此可以有两种方法：：加上一个在目标函数里：因为：加上一个（）在约束中：要优化这两个问题，可以直接用MAXDET problem来接：下面就看如何把我们的问题转换成MAXDET problem了：： = = ：启发：对矢量的表达，分类，（Sc, NMF, SVM, …）都可以转换成矩阵版本。稀疏，既可以做为regularization,也可以做constraint. 这项跟x无关，不要了