I detta dokument föreslås den proximala iterativt reviktade (PIRE) algoritmen för att lösa ett allmänt problem, vilket innebär en stor mängd icke konvexa glesa och strukturerade glesa relaterade problem. Jämföra med tidigare iterativa lösare för nonconvex glest problem, PIRE är mycket mer allmän och effektiv. Beräkningskostnaden för PIRE i varje iteration är vanligtvis lika låg som toppmoderna konvexa lösare. Vi föreslår vidare PIRE-algoritm med parallelldelning (PIRE-PS) och PIRE-algoritm med alternativ uppdatering (PIRE-AU) för att hantera de multivariabla problemen. I teorin bevisar vi att våra föreslagna metoder konvergerar och alla gränslösningar är en stationär punkt. Omfattande experiment på både syntes och verkliga datauppsättningar visar att våra metoder uppnår komparativ inlärningsprestanda, men är mycket effektivare, genom att jämföra med tidigare icke-konvexa lösare.
I REF föreslog de en proximal iterativt omvägd algoritm och visade att varje ackumulationspunkt är en kritisk punkt.
Proximal Iteratively Reweighted Algorithm with Multiple Splitting for Nonconvex Sparsity Optimization
{'venue': 'Twenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}