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2013-05-23 12:21
求翻译：Recently, Ravishankar and Bresler proposed an alternative type of sparse modeling known as transform sparsity. A matrix, called a sparsifying transform, is learned, which, when applied to data, causes the result to be nearly sparse. The authors have proposed algorithms [6, 7] that can adapt a sparsifying transform to d是什么意思？ 待解决
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Recently, Ravishankar and Bresler proposed an alternative type of sparse modeling known as transform sparsity. A matrix, called a sparsifying transform, is learned, which, when applied to data, causes the result to be nearly sparse. The authors have proposed algorithms [6, 7] that can adapt a sparsifying transform to d
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
近日， Ravishankar和布雷斯勒提出了另一种稀疏造型被称为变换稀疏。
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2013-05-23 12:23:18
最近,语言和bresler提出一个替代类型的稀疏矩阵建模称为转换稀疏。 一个矩阵,这称为sparsifying转换,据了解,其中,应用到数据,将会导致该结果近稀疏。 作者提出了算法[6,7],可以调整一个sparsifying转换到数据在更低的成本比同类合成稀疏算法。
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2013-05-23 12:24:58
最近， Ravishankar和Bresler提出了稀稀落落塑造的一个供选择的类型以著名变换sparsity。 矩阵，叫sparsifying变换，是博学的，当适用于数据时，造成结果是几乎稀稀落落的。 作者提出了算法 (6，) 比竞争的综合sparsity算法可能适应sparsifying变换到数据在便宜的7。 进一步，不同于综合事例，得知和应用sparsifying变换不要求一个NP坚硬问题的解答。
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2013-05-23 12:26:38
最近，拉维尚卡尔和布雷斯勒提出替代类型的称为变换稀疏的稀疏建模。一个矩阵，称为 sparsifying 的变换，学习，应用于数据时，导致的结果是几乎稀疏。作者有能适应在更低的成本比竞争合成稀疏算法数据 sparsifying 变换的拟议的算法 [6，7]。进一步，与合成的情况，不同的学习和 sparsifying 变换中的应用不需要 NP 难问题的解决。
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2013-05-23 12:28:18
最近， Ravishankar 和 Bresler 提议一种供选择的类型稀少称为转换稀少的模拟。一个矩阵，叫 sparsifying 转换，被学习，被应用到数据时，使结果几乎稀少的。作者有拟议的算法 (6， 7) 那在更低花去的比竞争综合稀少算法可以使 sparsifying 转换适应数据。此外，不象综合案例， sparsifying 转换的学习和应用不需要一个 NP 困难的问题的解决方案。
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