解L1范数优化的快速算法：分拆方法

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我是靠谱客的博主怕孤单蛋挞，最近开发中收集的这篇文章主要介绍解L1范数优化的快速算法：分拆方法，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

记得在前阵一个QQ技术交流群一位朋友提过这个方法。最近看到一个相关资料，了解点皮毛。

针对以下形式的L1范数优化问题：

如果稀疏字典不可逆，这在压缩感知中常见的（样本个数小于信号维度）。在传统的稀疏表示中，如果稀疏表示字典很多也是不可逆的（过完备字典），即：

首先代换求解变量：

然后引入Bregman项，得到splitting Bregman （简称SB。解l1范数优化的快速算法：分拆方法

）形式：

解SB优化模型的一种方法（迭代，更新b）：

SB优化模型是等价于增强的拉格朗日形式的min-max问题：

即SB优化模型是增强性拉格朗日形式最小化问题的一个稳健的解。

此外，此方法字典可逆时，对一些特殊结构的L1范数优化，存在快速解法。

以上就是怕孤单蛋挞为你收集整理的解L1范数优化的快速算法：分拆方法的全部内容，希望文章能够帮你解决解L1范数优化的快速算法：分拆方法所遇到的程序开发问题。

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