L1 minimization

最新推荐文章于 2020-12-06 15:24:56 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/p/4336328.html
本文介绍两种高效算法：GradientBasedSparseCoding(GB-SC)用于实现不变稀疏编码；FastIterativeShrinkage/ThresholdingAlgorithm(FISTA)解决线性逆问题。GB-SC通过梯度优化实现稀疏表示,FISTA则加速了阈值收缩过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. Gradient Based Sparse Coding (GB-SC). Refer to the paper "Transformation Invariant Sparse Coding". 2. Fast Iterative Shrinkage/Thresholding Algorithm (FISTA). Refer to the paper "A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems"

转载于:https://www.cnblogs.com/stoneresearch/p/4336328.html

L1-norm Minimization
06-20
一份介绍L1-norm Minimization很好的文档
L1 minimization
Areslp的专栏
10-08 1970
Piecewise smooth signal x, D is the differential matrix.  Suppose x is corrupted by noise e, b is the observation b=x+e. Image denoise L1-minimization(Total Variation) is used to recovery x and prese
L1 跟踪器(l1-minimization tracker)
u010545732的专栏
01-09 5314
L1跟踪器是由Mei Xue和Lin Haibing老师于2009年提出来的。其最基本的工具就是由马毅等人2009年在 PAMI上发的文章Robust face recognition via sparse representation提出来的。整个跟踪过程同样是由Particle filter所引导的。在当前帧中，前一帧跟踪结果附近按照粒子滤波采样获得当前帧中候选目标。假设每一个候选目标均可由目
L1相较于L2的稀疏性
autocyz
08-01 6258
L1相较于L2的稀疏性在机器学习中，常见的正则化项有L1（L=∑|w|L=\sum|w|）和L2(L=||w||2L=||w||^2)，并且也经常会看到L1相较于L2有较高的稀疏性，虽然记住了这句话的内容，但总是不理解其具体含义，也不理解为何又稀疏性，在研究了一番后，有了一些理解，因此分享给大家。 （本文部分内容和图片引用自：https://www.zhihu.com/question/37096
l1_ls：L1正则化最小二乘问题的简单Matlab求解器
weixin_42825609的博客
07-06 3263
相关网址：https://web.stanford.edu/~boyd/l1_ls/或者点击“阅读原文”进入网址 ...
Robust Visual Tracking using L1 Minimization-译文
10-10
### 基于L1范数最小化的鲁棒性视觉追踪 #### 摘要与研究背景 在视觉追踪领域，遮挡（occlusion）、腐蚀（corruption）以及其他各种复杂情况常常导致追踪精度下降，尤其是在实时应用中。针对这些问题，凌海滨等人...
YALL1-v1.3.zip_YALL1-Group_YALL1-v1.4_l1 minimization_l1 minimiz
09-21
《YALL1-v1.3.zip_YALL1-Group_YALL1-v1.4_l1_minimization_l1_minimization_new_凸优化》 在IT领域，优化问题常常出现在数据分析、机器学习以及信号处理等多个场景中。其中，L1范数最小化问题是一个重要的研究方向...
YALL1_v1.0.rar_l1 minimization_yall1_yall1 matlab_yall1 solver_y
09-23
《YALL1_v1.0：MATLAB中的L1最小化问题解决利器》 YALL1_v1.0是一款专为MATLAB用户设计的高效工具，用于解决多种类型的L1最小化问题。这款软件包的独特之处在于其强大的功能，能够处理六种不同的L1最小化问题，为...
L1 Minimization技术的鲁棒视觉跟踪方法及Matlab实现
描述中提及的“`1 Minimization”指的是使用L1范数（即向量元素绝对值之和）作为优化目标的数学方法。L1范数在优化问题中具有良好的稀疏性，能够产生稀疏解，因此在视觉跟踪算法中特别有用，可以帮助算法在面对复杂...
不确定的线性系统的稀疏解的Rewighted L1极小化
03-16
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Denoising point sets via L0 minimization
07-15
表面重建是一种广泛使用的几何处理工具，用于数字化现实世界的对象。在许多情况下，对重建算法的输入是从所讨论的对象获取的点集。然而，尽管新的方法和采集硬件，在这些点集中不可避免地出现诸如噪声和离群点之类的错误。此外，重构表面的质量很大程度上取决于输入点集的质量。然而，降噪点集本质上是一个具有挑战性的问题，因为根据定义，没有连接信息来指导去噪过程。具有尖锐特征的去噪点集甚至有更多的问题，特别是在存在较大噪声的情况下，因为这些特征很难与噪声区分开来。
l1_ls_matlab
09-20
对于求解稀疏表示 l1_ls solves problems of the following form: minimize ||A*x-y||^2 + lambda*sum|x_i|
l1—norm最小化恢复原始信号的matlab实现
qiboyyy的博客
12-06 2103
l1—norm最小化恢复原始信号的matlab实现 根据陆老师讲解的CS理论对一个不稀疏的信号经过DCT变换后做处理 matlab代码如下（代码的实现要用到l1—MAGIC工具箱中的函数求解l1l1l1—normnormnorm最小化问题） n = 512; t = [0: n-1]; f= cos(2*pi/256*t) + sin(2*pi/128*t); % 产生频域稀疏的信号 %-------------------------------信号降采样率----------------------
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