面向压缩感知的感知矩阵与稀疏化字典在线同步学习

本文考虑在大规模训练数据集上同时学习感知矩阵与稀疏化字典（SMSD）的问题。为解决所表述的联合学习问题，我们提出一种在线算法，该算法包含一个在稀疏化字典固定时优化感知矩阵的闭式解，以及一个在给定感知矩阵时于大规模数据集上学习稀疏化字典的随机方法。得益于在大规模数据集上的训练，所提算法获得的压缩感知（CS）系统在信号恢复精度方面比现有系统具有更好的性能。在自然图像上的仿真结果证明了该在线算法相较于现有方法的有效性。