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2018年11月9日
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
摘要: L1 L2范数最小化问题 迭代收缩算法 涉及L1 L2范数的机器学习问题非常常见,例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言,这类问题可以表示为: $$ \min_{\bf{z}} || {\bf{z}}||_0 \\ \text{subject to: } ~ \frac{1}{2}|| {
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posted @ 2018-11-09 17:46 三亩竹林
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2018年11月7日
Lp范数优化问题-迭代权重最小二乘算法
摘要: 迭代权重最小二乘(Iteratively reweighted least squares, IRLS) [1] 方法用于求解$p$范数($p$ norm)的最小化问题。问题如下: $$\arg \min_{x} \sum_{i} | y_i f_i (x) |^p$$ 通过迭代的方法,在每次迭代我
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posted @ 2018-11-07 20:33 三亩竹林
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