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sparse modeling
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机器学习的稀疏模型
通过提供稀疏建模和压缩感知的基本理论介绍，讨论了一些有效的方法来恢复优化问题的稀疏解，并介绍了稀疏恢复在稀疏字典学习中的应用。
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10 months ago
CVPR
量子退火单幅图像超分辨率
本文提出利用量子计算算法解决单图像超分辨率问题，该算法可以使用量子退火器通过稀疏编码优化问题来实现，其中鉴于量子计算在机器学习问题中的应用和量子并行性质，将实现比经典方法更快的速度并保持可比较的准确率。
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a year ago
NIPS
高维非凸稀疏学习中 DC Proximal Newton 算法的二次收敛性
本文提出了一个优化算法，并探讨了其在高维度下求解非凸正则化稀疏学习问题中的应用。在多阶段凸松弛的基础上，我们提出的算法融合了近端牛顿算法和差分凸（DC）编程，实现了强大的计算和统计保证。数值实验证明了我们理论的有效性。
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7 years ago
学习高效的稀疏和低秩模型
本篇研究提出了一种基于固定复杂度追踪过程的节约建模方法，该方法将重点从模型转移到了追踪算法。这些结构性稀疏和鲁棒低秩模型的可学习追踪过程架构能够以最小复杂度的方式近似精确的节约表示，适用于大规模数据和实时性能强的应用场景，并且可以在区分学习
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12 years ago
稀疏建模内在对应关系
我们提出了一种新的基于稀疏建模方法的非刚性形状匹配算法，通过检测可重复区域，建立形状间的精确对应关系，并以非常完美的表现在标准基准数据集上得到了定量和定性的评估。
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12 years ago
Kronecker 图形套索算法的收敛性质
本文研究 Kronecker 图形套索算法在稀疏 Kronecker 产品协方差模型下对独立同分布高斯随机样本的协方差估计的迭代收敛性和 MSE 收敛率，并比较 KGlasso，Glasso 和 FF 算法的渐近收敛速度，结果表明 KGla
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12 years ago
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