耦合分析字典学习用于归纳式学习反演：在生物医学信号实时重建中的应用
计算机视觉与模式识别
2018-12-27 v1
摘要
本工作解决了从其低维投影重建生物医学信号的问题。传统上，基于压缩感知（CS）的技术已被用于此任务。这些是转导式反演过程，这些方法的缺陷在于反演耗时，因此不适合实时应用。随着深度学习的近期兴起，堆叠稀疏去噪自编码器（SSDAE）已被用于归纳式设置下学习反演。归纳式学习的训练周期较长，但在应用时非常快——能够达到实时速度。本工作提出了一种用于反演过程归纳式学习的新方法。它基于耦合分析字典学习。在生物医学信号重建上的结果表明，我们提出的方法非常快，并且产生的结果远优于 CS 和 SSDAE。
引用
@article{arxiv.1812.09878,
title = {Coupled Analysis Dictionary Learning to inductively learn inversion: Application to real-time reconstruction of Biomedical signals},
author = {Kavya Gupta and Brojeshwar Bhowmick and Angshul Majumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.09878},
year = {2018}
}
备注
2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)(July 2018)