计算科学 - 稀疏性促进反演技术的概述 - 吾爱随笔录

计算科学稀疏矩阵逆问题

2021-12-25 01:00:18

我有一个名为 f(x) 的函数，它是凸函数，我可以访问它的一阶导数，我的目标函数是

J (x) = f (x) + λ | x |_{0}

$\ J(\bf{x}) = f(\bf{x}) + \lambda |\bf{x}|_0$

▽ f (x) i s a v a i l a b l e

$\ \bigtriangledown f(\bf{x}) \space is \space available$

您能否提供一份文献中可以解决这个稀疏正则化问题的最先进方法的列表？

1个回答

简短的回答是，通常这个问题是棘手的（NP-Hard）与正则化。 $\| x \|_{0}$

你愿意考虑最小化吗

$f(x) + \lambda \| x \|_{1}$

反而？1-范数正则化问题有很多方法。还有许多理论结果给出了 1 范数最小化产生非常接近 0 范数正则化解的解的条件。

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