Nov, 2012

新的 RIP 矩阵构建方法，支持快速乘法且行数更少

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TL;DR本文提出了一种随机构建压缩感知中支持快速矩阵向量乘法的受限等距矩阵（RIP）矩阵 Phi，其保留了几乎 k - 稀疏向量 x 的 L_2 范数，行数在 eps^{-2} klog dlog^2 (klog d) 左右，相对于先前的构造方法更加高效，而且可以用于快速迭代重构算法。此外，该技术还与 Johnson-Lindenstrauss 引理相联系，实现了渐近行数更少的快速 Johnson-Lindenstrauss 嵌入。
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发现论文，激发创造
  • 稀疏信号和低秩矩阵恢复的锐 RIP 界限

    本研究提出限制等距性条件片断地和完全地恢复稀疏信号和低秩矩阵，考虑噪声情况并给出 Sharp RIP 条件下的 Oracle 不等式。

    Feb, 2013

  • 保证限制等距性质是困难的

    本文讨论了压缩感知中的一种重要矩阵条件，即受限等距性质 (RIP)。我们证明了测试矩阵是否满足 RIP 是 NP 困难问题。由于我们的结果，如果 P≠NP，则无法有效测试 RIP。

    Apr, 2012

  • 限制等距性的近似认证是困难的

    本文研究矩阵的 Restricted Isometry Property（RIP），即在限制了稀疏向量时，矩阵能够给出一个近似的等度映射。先前研究表明，确定一个矩阵是否具有 RIP 是 NP 难的，但仅限于一定范围的参数。就算我们将实例局限于 RIP 或与之相差甚远，我们仍然不能在任何精度参数下确定矩阵是否拥有该特性。这个结果意味着在一个常数范围内，精度无法达到比简化参数更好的程度，因此无法近似确定矩阵具有 Restricted Isometry Property 的参数范围。我们是第一个在不依赖额外假设的前提下证明这种结论的研究。

    Apr, 2017

  • 使用 RIP 矩阵的量化压缩感知：抖动的好处

    研究了在估计稀疏或可压缩信号时，使用某些随机矩阵构造、添加均匀随机向量或随机噪声来量化信号，可以使信号重建误差降低。并分别在多种情境下进行数值验证。

    Jan, 2018

  • 准线性压缩感知

    研究压缩感知的一般框架，提出了一种非线性测量的自然推广方法，并证明了通过这些测量可以有效地计算和恢复稀疏信号。提出了三种算法，其中包括一种称为广义 OLS 的贪心算法，以及两种硬和软阈值迭代算法的自然推广方法，并证明了这些算法对于基于 Lipschitz 扰动的 RIP 矩阵的非线性测量具有强的恢复保证。

    Nov, 2013

  • 通过受限等距性质改进的 Johnson-Lindenstrauss 嵌入

    通过对具有 k 阶和级别 δ 的稀疏矩阵 Phi 进行列符号随机化，该结果可以很好地嵌入 R^N 中的任何固定点集至 R^m 中，是 Johnson-Lindenstrauss 嵌入的最优算法，在部分 Fourier 和部分 Hadamard 矩阵中，该算法优于各种最优算法。此外，该研究结果在冗余字典的压缩感知中也具有直接应用。

    Sep, 2010

  • 非凸矩阵恢复需要多少有限制等比性？

    本文研究了低秩矩阵恢复的局部极小点问题，分析了一定程度的受限等距性并不能消除这些极小点，而随机梯度下降算法在某些情况下可能无法避免或逃脱这些极小点。因此，对于低秩矩阵恢复的精确恢复保证需要证明不存在这些局部极小点而不是仅仅基于范数的保持。

    May, 2018

  • 非凸矩阵恢复中不存在虚假局部极小值的尖锐保质区间界

    本文引入证明技巧，针对 rank-1 矩阵恢复问题，证明当受限等距特性常数 delta 小于 1/2 时，不存在伪局部极小值，并且任何收敛到二阶最优性的下降算法可以保证精确恢复。

    Jan, 2019

  • RIP 下的正交匹配追踪稀疏恢复

    本文解析了正交匹配追踪算法，表明只需要 O (k̅ln d) 个随机投影，即可恢复一 k̅- 疏松信号的 2 - 范数，从而对于压缩感知应用，该方法比之前的方法所需的随机投影数量 O (k̅²ln d) 更小。

    May, 2010

  • 时间到了：通过受限等距性质实现快速量化的随机嵌入

    该文研究了如何对线性嵌入进行量化，以实现快速处理时间，高效的数据压缩过程和新颖的保几何嵌入，证明了许多尊重受限等距性质的线性映射可以诱导出一个定量随机嵌入，并介绍了一种新的 “双矫正” 量化方案。

    Jul, 2016