half-quadratic optimization | BriefGPT

关键词half-quadratic optimization

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增强低秩矩阵补全的稀疏正则化生成框架
应用半二次优化于损失函数可以产生对应的正则化器，而这些正则化器通常不具备稀疏诱导能力。为解决这个问题，我们设计了一个能够生成具有闭式近似算子的稀疏诱导能力正则化器的框架。此外，我们使用几个常用的损失函数来明确我们的框架，并产生相应的正则化器
PDF9 months ago
自适应学习：一种隐式正则化的视角
本论文研究了一个新的自适应学习方法 —— 自适应隐式规则化器，并提出了用于该方法的通用框架。该框架使用基于凸共轭理论的隐式损失函数学习最小化函数，从而能够更好地权衡避免过拟合和学习难度逐渐加大之间的关系。同时，研究还发现该方法与半二次优化方
PDF8 years ago
ICCV基于熵相关的 L2 图的稳健子空间聚类
研究鲁棒子空间聚类问题，提出使用基于 correntropy 的度量方法解决非高斯和冲击噪声问题，进一步扩展方法处理异常值数据，实验证明该方法更加鲁棒。
PDF9 years ago
基于 Correntropy 度量的鲁棒高光谱解混合
本文提出了一种基于神经元的半二次优化技术的鲁棒性第一个非监督高光谱分离模型，该模型针对纯度未知的情况下如何准确进行分离和清晰谱带噪声的情况下如何去噪，通过引入基于神经元的指标和数据稀疏等约束条件来解决这些问题.
PDF11 years ago