Convolutional Sparse Coding Fast Approximation With Application to Seismic Reflectivity Estimation
In sparse coding, we attempt to extract features of input vectors, assuming that the data is inherently structured as a sparse superposition of basic building blocks. Similarly, neural networks perform a given task by learning features of the training dataset. Recently, both data- and model-driven f...
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| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on geoscience and remote sensing Jg. 60; S. 1 - 19 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
New York
IEEE
2022
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0196-2892, 1558-0644 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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