伊皮亚诺

iPiano:非凸优化的惯性近似算法。本文研究一个由可微(可能非凸)和凸(可能不可微)函数组成的极小化问题的求解算法。iPiano算法结合了前向后分裂和惯性力。它可以看作是Polyak重球法的非光滑分裂版本。对这类问题的算法进行了严格的分析,得到了函数值和参数的全局收敛性。这使得该算法对于非凸问题的使用具有鲁棒性。基于Kurdyka-Łojasiewicz不等式得到了收敛结果。这是一个非常弱的限制,它被用来证明其他几种梯度法的收敛性。首先证明了一般算法的一个抽象收敛定理,然后证明了iPiano满足该定理的要求。进一步,建立了一般问题类的收敛速度。我们展示了iPiano在计算机视觉问题上的应用:学习先验的图像去噪和基于扩散的图像压缩


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  16. 陆剑;杨寒梅;沈立新;邹玉茹:基于已学词典和高阶磁流变液的超声图像复原(2019)
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