Moreau-Yosida 正则化和近似算子(proximal operator)

最优化方法 18:近似点算子 Proximal Mapping 前面讲了梯度下降法,分析了其收敛速度,对于存在不可导的函数介绍了次梯度的计算方法以及次梯度下降法,这一节要介绍的内容叫做近似点算子(Proximal mapping),也是为了处理非光滑问题。 文章目录1. 闭函数2. 共轭函数3. 近似点算子4. 投影5. 支撑函数、范数与距离 1. 闭函数 在引入闭函数(closed function)的概念之前,我们先回顾一下闭集的概念:集合 C\mathc... 阅读详情

强凸函数(strongly convex):f 凸函数且存在常数 c>0 ,使得

f(λx+(1−λ)y)≤λf(x)+(1−λ)f(y)−12λ(1−λ)||x−y||2

定义函数
ϕ(x,y)=f(y)+12||x−y||2

易验证 ψf 是关于 y 的强凸函数.

Moreau-Yosida 正则化函数: ψf(x)=minyf(y)+12||x−y||2

Theorem 1f是凸函数,那么存在唯一的 y 使得ψf(x)=f(y)+12

proximal, 邻近运算符的样例实现.zip proximal, 邻近运算符的样例实现 Proximal运算符这里"程序库"包含了Matlab中各种邻近运算符的样例实现。 这些实现旨在进行教学,而不是最高性能的。这段代码与论文 的近距离算法 Parikh和 Stephen Boyd 相关。要求C 函数依赖于GNU科学 立即下载

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% This is an example of using the Moreau posterior approx. % for empirical Bayes inference of linear regression models with an elastic net prior. % For more detail on the method see the paper % "A Moreau-Yosida approximation scheme for posterior quasi-posterior distributions", arXiv:1505.07072.

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Liang_Ling
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