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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on geoscience and remote sensing Jg. 60; S. 1 - 19
Hauptverfasser: Pereg, Deborah, Cohen, Israel, Vassiliou, Anthony A.
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
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