May, 2024
基于凸化的离散感知矩阵补全的 l₀-范数逼近
Discrete Aware Matrix Completion via Convexized $\ell_0$-Norm
Approximation
Niclas Führling, Kengo Ando, Giuseppe Thadeu Freitas de Abreu, David González G., Osvaldo Gonsa
TL;DR在结构化环境下，本文提出了一种改进的低秩矩阵补全方法，通过引入离散字母表集合，使用基于连续可微函数的分数规划方法规范离散性，从而比现有方法和基于L1范数的离散感知矩阵补全方法具有更好的性能。