多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络

卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding, CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中,基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding, ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit, ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点.但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method, ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况.在切片(Slice)局部处理思想的基础上,本文提出了一种新的多层基追踪算法:多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinate descent, ML-LoBCoD)算法.在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm,ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net的启发下,提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net. ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能... 下载全文