DCA based approaches for bi-level variable selection and application for estimate multiple sparse covariance matrices

•Two new models via new regularizations for bi-level variable selection are considered.•The first uses the mixed zero norm and the second is the combined ℓ0+ℓq,0 norm.•All the resulting optimization problems are formulated as DC programs.•DCA are investigated via suitable DC decompositions for these...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 466; s. 162 - 177
Hlavní autoři:	Le Thi, Hoai An, Phan, Duy Nhat, Pham Dinh, Tao
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 27.11.2021 Elsevier
Témata:	Bi-level variable selection Computer Science DC programming DCA Mixed norm Multiple covariance matrices Nonconvex approximation DC programming Bi-level variable selection Multiple covariance matrices Nonconvex approximation DCA Mixed norm
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!