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nuclear-norm minimization
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快速批次核范数极大化和极小化在鲁棒域自适应中的应用
本文提出了一种通过最大化目标输出矩阵的核范数和最小化源输出矩阵的核范数来提高区分能力和多样性的方法，以增强目标预测能力并提高源领域知识的适用性。这种方法可以在三种典型的领域适应方案下提高适应的准确性和稳健性。
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3 years ago
低秩矩阵恢复的一致性条件
本文研究了低秩矩阵恢复问题中所需的最少线性测量的理论问题，证明了针对一组随机测量系列，所需的测量数量为 m >= 4nr-4r^2，足以保证测量算子的零空间中不存在任何秩为 2r 的矩阵，同时保证所有秩为 r 的矩阵均匀恢复，这一 m 值恰
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13 years ago
从最少数量的随机测量中紧凑的针对低秩矩阵恢复的预言界限
本文研究了低秩矩阵通过线性组合测量进行恢复的方法，结果表明经过妥善约束的核范数最小化可以从恒定数量的带有噪声的测量中稳定地恢复低秩矩阵，从噪声数据中恢复误差不超过三个目标。同时，本文对低秩矩阵的误差界限进行了扩展，并基于限制等距性质进行了分
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15 years ago
带噪声的矩阵完成
本研究论文介绍新兴的矩阵填充技术及其应用，其中最简单的情况是从一个数据样本中恢复一个数据矩阵。本文提出通过核范数极小化技术，按数据约束条件恢复矩阵，可在一定程度下证明矩阵填充的准确性，数值结果表明，核范数极小化技术可以在很少的观测样本中准确
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15 years ago
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