Det senaste arbetet inom signalbehandling och statistik har fokuserat på att definiera nya regulariseringsfunktioner, som inte bara framkallar gleshet i lösningen, utan också tar hänsyn till problemets struktur. 1-7 Vi presenterar i detta dokument en klass av konvexa påföljder som införts i maskininlärning gemenskapen, som tar formen av en summa av l 2 - och l ∞ -normer över grupper av variabler. De utökar den klassiska gruppsparsitetsregleringen 8-10 i den meningen att grupperna eventuellt överlappar varandra, vilket ger större flexibilitet i gruppdesignen. Vi granskar effektiva optimeringsmetoder för att hantera motsvarande inversa problem, [11] [12] [13] och deras tillämpning på problemet med att lära ordböcker av naturliga bild fläckar: 14-18 Å ena sidan har ordbok lärande visat sig vara effektivt för olika signalbehandlingsuppgifter. 17, 19 Å andra sidan ger strukturerad sparhet en naturlig ram för att modellera beroenden mellan ordlista element. Vi anser därför en strukturerad sparsam legalisering för att lära ordböcker inbäddade i en viss struktur, till exempel ett träd 11 eller ett tvådimensionellt rutnät. 20 I det senare fallet, de resultat vi får liknar de ordböcker som produceras av topografiska oberoende komponentanalys.
Mairal m.fl. REF övervägde också en strukturerad sparity-inducerande legalisering och använde den för att lära ordböcker inbäddade i en viss struktur.
Learning Hierarchical and Topographic Dictionaries with Structured Sparsity
{'venue': 'SPIE Wavelets and Sparsity XIV 81381P (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}