学习型卷积稀疏编码
信号处理
2020-01-22 v2
摘要
我们提出了一种卷积循环稀疏自编码器模型。该模型由一个稀疏编码器（即学习型 ISTA（LISTA）方法的卷积扩展）和一个线性卷积解码器组成。我们的策略提供了一种简单的方法，用于学习任务驱动的稀疏卷积字典（CD），并在所学字典上生成近似卷积稀疏编码（CSC）。我们通过反向传播的梯度下降训练模型以最小化重构损失，并在图像去噪上取得了与 KSVD 相竞争的结果，在图像修复上达到了领先 CSC 方法的水平，且仅需其运行时间的一小部分。
引用
@article{arxiv.1711.00328,
title = {Learned Convolutional Sparse Coding},
author = {Hillel Sreter and Raja Giryes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00328},
year = {2020}
}