稀疏表示：假设有一个MN的矩阵Y，我们要找到一个MK的字典矩阵D和一个稀疏的KN的系数矩阵X，使得使得Y尽可能由DX表示，X就是Y的稀疏表示。
字典学习：字典学习包括两个阶段，一是字典构建阶段，而是利用字典稀疏地表示样本阶段，每个阶段都有不同的算法可以选择。
庞大数据可以由字典里的基本元素通过不同组合而成，因此字典学习本质上是庞大数据的一种降维表示。
稀疏表示的本质是用尽可能少的资源表示尽可能多的知识。
Reference:
https://www.cnblogs.com/hdu-zsk/p/5954658.html
https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/68059453
稀疏表示和字典学习
不当之处，敬请批评指正。