Detta dokument undersöker en ny lärande formulering som kallas strukturerad sparhet, vilket är en naturlig förlängning av standard sparity koncept i statistisk inlärning och compressive sensation. Genom att tillåta godtyckliga strukturer på funktionen uppsättningen, generaliserar detta koncept grupp gleshet idé. En allmän teori utvecklas för lärande med strukturerad sparhet, baserat på begreppet kodning komplexitet i samband med strukturen. Dessutom föreslås en strukturerad girig algoritm för att effektivt lösa det strukturerade gleshetsproblemet. Experiment visar på fördelen med strukturerad sparsamhet framför vanlig sparsamhet.
Dessutom generaliserade REF grupp sparity idén genom att använda koda komplexitet legaliseringsmetoder som är förknippade med strukturen.
Learning with structured sparsity
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}