l1正则化的稀疏表示和l2正则化的协同表示

这些天一直在看稀疏表示和协同表示的相关论文，特此做一个记录： 这篇文章将主要讨论以下的问题： 1.稀疏表示是什么？ 2.l1正则化对于稀疏表示的帮助是什么，l0,l1,l2,无穷范数的作用？ 3.稀疏表示的robust为什么好？ 4.l2正则化的协同表示是不是比稀疏表示更好？ 好的，内容开始。 稀疏表示是什么？ 稀疏表示的基本思想来自压缩感知，即我们能用最少的样本来代表测试数据。同时，更主要的源头

>>阅读原文<<