$\ell_1$ 范数最小化的拉普拉斯方法
数据结构与算法
2023-05-16 v3 最优化与控制
摘要
我们针对带线性约束的 最小化问题（也称为基追踪问题），提出了一种新颖的可微重构。该重构受网络理论中的拉普拉斯范式启发，导出了一类新的基于梯度的 最小化问题求解方法。我们分析了基于乘性权重更新方案对该重构的一种自然求解途径的迭代复杂度，以及一种加速梯度方案的迭代复杂度。这些结果可视为基追踪的迭代重加权最小二乘 (IRLS) 型方法之复杂度界限。
引用
@article{arxiv.1901.08836,
title = {A Laplacian Approach to $\ell_1$-Norm Minimization},
author = {Vincenzo Bonifaci},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.08836},
year = {2023}
}