矩阵不确定性下盒式弹性网的确切性能分析
机器学习
2021-07-06 v4 机器学习
摘要
在本信中，我们考虑利用广受欢迎的弹性网（EN）方法的增强版本从含噪线性测量中恢复未知稀疏信号的问题。我们通过添加盒式约束来修正 EN，称之为盒式弹性网（Box-EN）。我们假设独立同分布（iid）实高斯测量矩阵并带有加性高斯噪声。在许多实际情形中，测量矩阵并非完美已知，因此我们仅有其含噪估计。本工作中，我们在高维渐近 regime 下精确刻画了盒式弹性网的均方误差与支持恢复概率。数值模拟验证了文中推导的理论预测，并表明盒式变体优于标准 EN。
引用
@article{arxiv.1901.04469,
title = {Precise Performance Analysis of the Box-Elastic Net under Matrix Uncertainties},
author = {Ayed M. Alrashdi and Ismail Ben Atitallah and Tareq Y. Al-Naffouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.04469},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1808.04309