×

(l_0)正则化优化的一个活动集Barzilar-Borwein算法。 (英语) Zbl 1451.90097号

本文研究了一类(l_0)正则优化问题。在定义了4种驻点(基本驻点、强驻点、L-驻点、严格L-驻点)及其性质之后,提出了一种能够逼近严格L-驻留点的正确支撑的主动集方法,并为其逼近精度提供了保证(定理3.1-3.3)。然后,提出了一种算法,该算法具有以下性质:由该算法生成的序列的任何极限点都收敛到强平稳点(定理4.1–4.3)。数值结果表明,将本文提出的算法嵌入到连续程序中时,该算法是有效的。

MSC公司:

90C06型 数学规划中的大尺度问题
90C25型 凸面编程
65年20月 数值算法的复杂性和性能
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Attouch,H。;博尔特,J。;Svaiter,BF,半代数和驯服问题下降方法的收敛性:近似算法,前向-后向分裂,正则高斯-赛德尔方法,数学。程序。,137, 91-129 (2013) ·Zbl 1260.49048号
[2] Barzilai,J。;Borwein,JM,两点步长梯度法,IMA J.Numer。分析。,8, 141-148 (1988) ·Zbl 0638.65055号
[3] 贝克,A。;Teboulle,M.,线性反问题的快速迭代收缩阈值算法,SIAM J.成像科学。,2, 183-202 (2009) ·Zbl 1175.94009号
[4] 贝克,A。;Hallak,N.,对称惩罚和稀疏性的近似映射,SIAM J.Optim。,28, 496-527 (2018) ·Zbl 1390.90438号
[5] Bi、SJ;Liu,XL码;Pan,SH,基于MPEC公式的零范数最小化的精确惩罚分解方法,SIAM J.Sci。计算。,36, 1451-1477 (2014) ·Zbl 1306.65211号
[6] Blumensath,T。;Davies,ME,稀疏近似的迭代阈值,J.Fourier Ana。申请。,14, 629-654 (2008) ·Zbl 1175.94060号
[7] AM布鲁克斯坦;多诺霍,DL;Elad,M.,《从方程组的稀疏解到信号和图像的稀疏建模》,SIAM Rev.,51,34-81(2009)·Zbl 1178.68619号
[8] Breiman,L.,使用非负garrote进行更好的子集回归,技术计量学,37373-384(1995)·Zbl 0862.62059号
[9] 坎迪斯,EJ;J.隆伯格。;Tao,T.,《鲁棒不确定性原理:从高度不完整的频率信息中精确重建信号》,IEEE Trans。《信息论》,52,489-509(2006)·Zbl 1231.94017号
[10] 坎迪斯,EJ;Wakin,MB;Boyd,SP,通过重加权最小化增强稀疏性,J.Fourier Ana。申请。,14, 877-905 (2008) ·Zbl 1176.94014号
[11] 陈,TY;FE柯蒂斯;Robinson,DP,最小化(ell_1)正则凸函数的一种简化空间算法,SIAM J.Optim。,3, 1583-1610 (2017) ·Zbl 1369.90103号
[12] Cheng,WY;Dai,YH,带主动集策略的基于梯度的优化方法,数学。计算。,87, 1283-1305 (2018) ·Zbl 1392.90079号
[13] 达西奥斯,I。;Fountoulakis,K。;Gondzio,J.,压缩传感问题的原对偶牛顿共轭梯度法的预条件,SIAM J.Sci。计算。,37, 2783-2812 (2015) ·Zbl 1371.65049号
[14] Davis,G。;Mallat,S。;Avellaneda,M.,自适应贪婪近似,Constr。约,1357-98(1997年)·兹比尔0885.41006
[15] Daubechies,I。;Defrise,M。;De Mol,C.,具有稀疏约束的线性反问题的迭代阈值算法,Commun。纯应用程序。数学。,57, 1413-1457 (2004) ·Zbl 1077.65055号
[16] Dolan,ED;Moré,JJ,带性能配置文件的基准优化软件,数学。程序。,91, 201-213 (2002) ·邮编:1049.90004
[17] Donoho,DL,对于大多数大型欠定线性方程组,最小范数解也是最稀疏解,Commun。纯应用程序。数学。,59, 797-829 (2006) ·Zbl 1113.15004号
[18] 范,J。;Li,R.,通过非一致惩罚似然进行变量选择及其预言属性,美国统计协会,96,1348-1360(2001)·Zbl 1073.62547号
[19] Figueiredo,MAT;罗德岛诺瓦克;Wright,SJ,《稀疏重建的梯度投影:压缩传感和其他反问题的应用》,IEEE J.Sel。顶部。信号处理。,1, 586-597 (2007)
[20] 福卡特,S。;Lai,MJ,通过(ell_q(0<q<1))获得欠定线性系统的最稀疏解,应用。计算。哈蒙。分析。,26, 395-407 (2009) ·Zbl 1171.90014号
[21] 格里波,L。;Lampariello,F。;Lucidi,S.,牛顿法的非单调线搜索技术,SIAM J.Numer。分析。,23, 707-716 (1986) ·Zbl 0616.65067号
[22] 黑尔,ET;尹,W。;Zhang,Y.,(ell_1)极小化的定点延拓:方法论和收敛性,SIAM J.Optim。,19, 1107-1130 (2008) ·Zbl 1180.65076号
[23] 焦,YL;金,BJ;Lu,XL,(ell_0)正则优化问题的带延拓算法的原对偶活动集,应用。计算。哈蒙。分析。,39, 400-426 (2015) ·Zbl 1329.49042号
[24] 梁,JW;法迪利,J。;Peyré,G.,前向-后向型方法的活动识别和局部线性收敛,SIAM J.Optim。,1408-437(2017)·兹比尔1357.49064
[25] 刘,YL;潘,SH;Bi,SJ,零形式和秩优化问题的等效Lipschitz代理,J.Glob。最佳。,72, 679-704 (2018) ·Zbl 1404.90117号
[26] 卢,Z。;Zhang,Y.,通过惩罚分解方法的稀疏近似,SIAM J.Optim。,23, 2448-2478 (2013) ·Zbl 1295.90056号
[27] 马拉特,新加坡;Zhang,《用时频字典匹配追踪》,IEEE Trans。信号处理。,4133397-3415(1993年)·Zbl 0842.94004号
[28] Natarajan,BK,线性系统的稀疏近似解,SIAM J.Compute。,24, 227-234 (1995) ·Zbl 0827.68054号
[29] Needell,D。;Tropp,JA,CoSaMP:不完整和不准确样本的迭代信号恢复,应用。计算。哈蒙。分析。,26, 301-321 (2009) ·Zbl 1163.94003号
[30] Pati,Y.C.,Rezaiifar,R.,Krishnaprasad,P.S.:正交匹配追踪:递归函数逼近及其在小波分解中的应用。摘自:第27届Asilomar信号、系统和计算机会议记录(加利福尼亚州太平洋格罗夫),第40-44页。IEEE,华盛顿特区(1993)
[31] Santis,医学博士;Lucidi,S。;Rinaldi,F.,用于(ell_1)正则化最小二乘的快速活动集块坐标下降算法,SIAM。J.Optim。,26, 781-809 (2016) ·Zbl 1333.65059号
[32] Soubies,E。;Blanc-Féraud,L。;Aubert,G.,(\ell_2-\ell_0)最小化精确连续惩罚的统一观点,SIAM J.Optim。,27, 2034-2060 (2017) ·Zbl 1375.65086号
[33] 苏森,C。;Idier,J。;Brie,D。;Duan,J.,《从贝努利高斯反褶积到稀疏信号恢复》,IEEE Trans。信号处理。,59, 4572-4584 (2011) ·兹比尔1392.94466
[34] 苏比,E。;Blanc-Féraud,L.公司。;Aubert,G.,最小二乘正则化问题的连续精确罚(CEL0),SIAM J.Imaging Sci。,8, 1607-1639 (2015) ·Zbl 1325.65086号
[35] Temlyakov,VN,贪婪近似,数值学报。,17, 235-409 (2008) ·Zbl 1178.65050号
[36] 曾,P。;Yun,SW,非光滑可分离极小化的坐标梯度下降法,数学。程序。,117, 387-423 (2009) ·Zbl 1166.90016号
[37] 温,ZW;尹,WT;Goldfarb,D。;Zhang,Y.,基于收缩、子空间优化和延拓的稀疏重建快速算法,SIAM J.Sci。计算。,32, 1832-1857 (2010) ·Zbl 1215.49039号
[38] Wright,J。;罗德岛诺瓦克;Figueiredo,MAT,可分离近似稀疏重建,IEEE Trans。信号处理。,57, 2479-2493 (2009) ·Zbl 1391.94442号
[39] 徐,ZB;XY Chang;徐,FM;Zhang,H.,(ell_{frac{1}{2}})正则化:阈值表示理论和快速求解器,IEEE Trans。神经网络。学习。,23, 1013-1027 (2012)
[40] 袁,GX;Ho,CH;Lin,CJ,大规模线性分类的最新进展,Proc。IEEE,1002584-2603(2012)
[41] Zhang,T.,用于稀疏正则化学习的多级凸松弛,高级神经网络过程。系统。,22, 1929-1936 (2009)
[42] Zhang,CH,最小最大凹惩罚下的几乎无偏变量选择,《美国统计年鉴》,38,894-942(2010)·Zbl 1183.62120号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。