least squares problems | BriefGPT

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一种基于结构引导的浅层 ReLU 神经网络的高斯牛顿方法
本文提出了一种基于结构引导的 Gauss-Newton 方法，用于使用浅层 ReLU 神经网络求解最小二乘问题。该方法有效地利用了最小二乘结构和目标函数的神经网络结构，通过将网络的隐藏层和输出层的权重和偏置分别归类为非线性和线性参数，方法在
PDF3 months ago
通过 Kronecker 积实现更快的 Johnson-Lindenstrauss 变换
这项研究提出了一种基于 Kronecker 序列的嵌入矩阵快速生成技术，名为 Kronecker 快速 Johnson-Lindenstrauss 变换（KFJLT），能用于大规模 Kronecker 结构的最小二乘问题拟合的高效求解。
PDF5 years ago
基于时空平滑性的稠密非刚性运动恢复方法
本文提出了一种基于时空平滑的简单非刚性运动稠密重构方法，通过同时利用时域平滑性和空间平滑性，以及使用拉普拉斯算子和 L1 范数来处理实际测量中的噪声和异常值，解决了非刚性结构运动重构难的问题，并且在合成和实际图像上的实验结果表明，该方法优于
PDF7 years ago
NIPS基于随机优化的规范相关分析高效全局收敛算法
研究了标准相关分析的随机优化，提出了两种全局收敛的元算法，通过将原问题转化为序列的最小二乘问题，使用最先进的 SGD 方法，并获得了显著的时间复杂度改进。
PDF8 years ago