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...
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| Veröffentlicht in: | Journal of the Franklin Institute Jg. 359; H. 16; S. 9376 - 9400 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier Ltd
01.11.2022
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| ISSN: | 0016-0032, 1879-2693 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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