有些優化問題本身並不是凸的,解算起來並不方便,但是可以采用一種技術將其轉化為凸函數進行解算,凸松弛就是其中的一種技術。
在稀疏模型解算的時候,l0范數的優化問題就不是一個凸優化問題,解算的方法是利用貪心的算法,然而,我們可以利用一種凸松弛的技術將其轉化為凸優化問題,下面為具體的推算過程。
主要參考:Elad: Sparse and Redundant Representation

對於此種解算l1范數的問題也叫作Basis-Pursuit(BP)算法。
有些優化問題本身並不是凸的,解算起來並不方便,但是可以采用一種技術將其轉化為凸函數進行解算,凸松弛就是其中的一種技術。
在稀疏模型解算的時候,l0范數的優化問題就不是一個凸優化問題,解算的方法是利用貪心的算法,然而,我們可以利用一種凸松弛的技術將其轉化為凸優化問題,下面為具體的推算過程。
主要參考:Elad: Sparse and Redundant Representation

對於此種解算l1范數的問題也叫作Basis-Pursuit(BP)算法。
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