A unified framework for nonconvex nonsmooth sparse and low-rank decomposition by majorization-minimization algorithm
Recovering a low-rank matrix and a sparse matrix from an observed matrix, known as sparse and low-rank decomposition (SLRD), is becoming a hot topic in recent years. The most popular model for SLRD is to use the ℓ1 norm and nuclear norm for the sparse and low-rank approximation. Since this convex mo...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Journal of the Franklin Institute Ročník 359; číslo 16; s. 9376 - 9400 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Elsevier Ltd
01.11.2022
|
| ISSN: | 0016-0032, 1879-2693 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!