使用梯度下降法扩展在w(k-1)时,复合函数f(w)+g(w)中梯度步长和近端线性化函数f的正则化之间的等效的关系。相应的迭代方案如下:
在每一个迭代k,从先前迭代的解决方案w(k-1)中解决下面的近端正则化问题得到新的wk的解决方案:
![](https://img.haomeiwen.com/i13488199/dfecda30575d7a0e.png)
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使用梯度下降法扩展在w(k-1)时,复合函数f(w)+g(w)中梯度步长和近端线性化函数f的正则化之间的等效的关系。相应的迭代方案如下:
在每一个迭代k,从先前迭代的解决方案w(k-1)中解决下面的近端正则化问题得到新的wk的解决方案:
本文标题:2018-08-06稀疏近似最近点(SANP)下
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