加權核范數(shù)的矩陣恢復正則化算法
本文關鍵詞:加權核范數(shù)的矩陣恢復正則化算法
更多相關文章: 矩陣恢復 彈性正則化 Schatten p-范數(shù) 交替迭代算法 MM算法
【摘要】:在壓縮感知、矩陣恢復等研究領域,彈性正則化方法引起了廣泛的關注.由于該方法可以避免數(shù)據(jù)建模時(特別是解決復雜問題時)解出現(xiàn)大的波動,從而被視為解決相關問題的優(yōu)秀方法之一.針對以上情況,提出基于Schatten p-norm最小化的矩陣恢復的彈性正則化模型,旨在加強解決復雜問題時的解的穩(wěn)定性并改進矩陣恢復研究領域中基于核范數(shù)最小化逼近秩函數(shù)這一傳統(tǒng)方法的缺陷.同時,為了解決提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.實驗結果表明,所提出的算法能夠有效地恢復測量值較少的矩陣.
【作者單位】: 中國計量大學理學院;
【關鍵詞】: 矩陣恢復 彈性正則化 Schatten p-范數(shù) 交替迭代算法 MM算法
【基金】:國家自然科學基金資助項目(No.61672477,61571410,91330118)
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 近幾年,隨著壓縮感知和稀疏表示研究的興起,低秩矩陣恢復問題已成為機器學習[1-3]、模式識別[4-5]以及計算機視覺[6-10]等領域的研究熱點之一.而作為矩陣恢復問題的特殊問題,矩陣填充問題同樣在很多實際問題中有著廣泛的應用,著名的Netflix問題[11-13]便是其中最經(jīng)典的案例.該
【相似文獻】
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,本文編號:639503
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