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文檔簡介
1、稀疏性重構是近幾年快速發(fā)展的一類問題,在許多交叉學科有著廣泛的應用。隨著人類信息獲取能力的不斷提高,產生的數據量成倍增長,如何存儲,傳輸,并利用這些數據挖掘出有價值的規(guī)律成為了各行各業(yè)都關注的一個難題。稀疏性是指一個信號絕大多數分量為零。利用稀疏性,人們可以提取數據關鍵信息,實現顯著地壓縮數據。在信號處理,壓縮感知,機器學習等領域,稀疏優(yōu)化均起到了關鍵性的作用。
本文首先簡述了稀疏優(yōu)化的基本概念,著重介紹了l1正則化模型,然后
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