Variational Bayesian Relevance Vector Machine for Sparse Coding:Variational Bayesian Relevance Vector Machine for Sparse Coding-matlab开发

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压缩感知或稀疏编码是学习数据的稀疏表示。最简单的方法是使用带有 L1 正则化的线性回归。虽然这个包为稀疏编码问题提供了贝叶斯处理。它使用变分贝叶斯来训练模型。稀疏编码问题被建模为具有稀疏先验（自动相关性确定，ARD）的线性回归，也称为相关向量机（RVM）。优点是可以自动进行模型选择。因此，无需手动指定正则化参数（从数据中学习），可以获得更好的稀疏恢复。请运行包中的演示脚本试一试。

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