【摘 要】
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针对现有的稀疏编码和建模算法计算量太大的问题,文章基于可学习快速回归量来精确近似稀疏码这一思路,提出了全面的结构性稀疏编码和建模算法.首先根据分块坐标算法的迭代,提
【基金项目】
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2015年湖南省十二五教学科学规划立项项目“慕课采纳影响因素及发展策略研究”（XJK015CGD008）和2015年湖南省普通高等学校教学改革研究立项项目“在线开放课程的使用影响因素及预测研究”（15XJT291-593）阶段性成果之一.
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针对现有的稀疏编码和建模算法计算量太大的问题,文章基于可学习快速回归量来精确近似稀疏码这一思路,提出了全面的结构性稀疏编码和建模算法.首先根据分块坐标算法的迭代,提出一种高效的前馈架构.该架构可以精确近似结构性稀疏码,且复杂性远远低于标准优化算法.其次证明了通过使用不同的训练目标函数,得出的可学习稀疏编码器不仅可以近似给定字典条件下的稀疏码,还可用作全功能稀疏编码器及建模工具.仿真实验结果表明,与当前最新的精确优化算法相比,文中算法的性能基本相当,但运行速度快出数个数量级,更加适用于实时和大规模应用领域.
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