基于随机近端梯度下降的压缩感知新分析
数据结构与算法
2013-04-19 v2 最优化与控制
摘要
在本手稿中，我们从凸优化的角度，通过随机近端梯度下降分析了稀疏信号恢复（压缩感知）问题。这一视角使我们能够显著简化压缩感知的恢复分析。更重要的是，它导出了一种有效的优化算法，用于求解与稀疏恢复问题相关的正则化优化问题。与现有方法相比，所提出的算法具有两个优势。首先，它具有几何收敛速率，因此计算效率高。其次，它保证了所提出算法生成的任何中间解的支撑集都集中在最优解的支撑集上。
引用
@article{arxiv.1304.4680,
title = {A New Analysis of Compressive Sensing by Stochastic Proximal Gradient Descent},
author = {Rong Jin and Tianbao Yang and Shenghuo Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.4680},
year = {2013}
}