proximal algorithm | BriefGPT

关键词proximal algorithm

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收敛的即插即用方法：近端去噪器和无约束正则化参数
本文提出了两种解决方法，一是无需对正则化参数做限制的新型 PnP-DRS 收敛证明，二是在更广范围的正则化参数下收敛的 PGD 算法的放松版本，实验证明这两种解决方案均提高了图像恢复的准确性。
PDF8 months ago
无需调节的即插即用近端算法用于逆向成像问题
本文提出了一种可实现自动调参的 PnP 近端算法，利用混合模型自由和基于模型的深度强化学习方法，开发出策略网络进行参数自动搜索，从而得到最优参数值，可在重构图像方面提供 state-of-the-art 的效果，尤其在压缩感知 MRI 和相
PDF4 years ago
针对 Schrödinger 桥问题的 Wasserstein 近端算法：非线性漂移下的密度控制
通过使用 Kolmogorov 偏微分方程和近端算法，研究非线性动力学中的 Schr"{o} dinger 桥问题，并提供了数值例子。
PDF5 years ago
一种简单的近端随机梯度下降法用于非光滑非凸优化
本文提出一种基于变量规约的 Proximal 随机梯度下降算法 (ProxSVRG+), 该算法在非凸性和非光滑性优化问题上具有更好的性能，并在收敛性分析方面比之前的算法更加全面和普适性更强。
PDF6 years ago
IJCAI大规模矩阵和张量填补的加速和非精确软补全
本文提出了一种加速的近端算法来有效地完成矩阵和张量，改进了当前最先进的软阈值算法，并提出了新的奇异值阈值方案。实验证明，该算法比其他算法更快速。
PDF7 years ago
学习多个相关的稀疏高斯图模型的快速可扩展联合估计器
本文提出了一种基于 Elementary Estimator 框架的 proximal 算法 FASJEM，用于快速且可扩展地共同估计多个稀疏高斯图模型的结构，通过以 entry-wise 方式求解和优化，显著提高了精度、计算复杂度和内存利
PDF7 years ago
ICML通过再分配非凸性实现非凸正则化族的高效学习
本文提出了将非凸正则化器中非凸性转移至损失函数的方法，使得正则化器可以转化为熟悉的凸正则化器，而损失函数仍然保证平滑，从而可以使用现有的用于凸正则化器的高效算法进行求解。实验证明，该方法在各种机器学习应用场景中均可显著提高求解速度。
PDF8 years ago