联合稀疏与低秩矩阵的两步恢复：理论保证
机器学习
2015-06-03 v2 信息论
math.IT
摘要
我们引入了一种具有理论保证的两步算法，用于从矩阵列的欠采样测量中恢复联合稀疏且低秩的矩阵。该算法首先使用列的一组公共测量来估计矩阵的行子空间。在第二步中，使用简单的最小二乘算法求解矩阵的子空间感知恢复。在从欠采样测量中恢复 CINE 数据的背景下对结果进行了验证；当满足采样条件时，我们获得了良好的恢复效果。
引用
@article{arxiv.1412.2669,
title = {Two step recovery of jointly sparse and low-rank matrices: theoretical guarantees},
author = {Sampurna Biswas and Sunrita Poddar and Soura Dasgupta and Raghuraman Mudumbai and Mathews Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.2669},
year = {2015}
}
备注
4 pages, 4 figures, ISBI 2015 conference submission