Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization (eBook)
XXI, 107 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-01881-2 (ISBN)
Dr. Bahmani completed his thesis at Carnegie Mellon University and is currently employed by the Georgia Institute of Technology.
Dr. Bahmani completed his thesis at Carnegie Mellon University and is currently employed by the Georgia Institute of Technology.
Introduction.- Preliminaries.- Sparsity-Constrained Optimization.- Background.- 1-bit Compressed Sensing.- Estimation Under Model-Based Sparsity.- Projected Gradient Descent for `p-constrained Least Squares.- Conclusion and Future Work.- Appendix A Proofs of Chapter 3.- Appendix B Proofs of Chapter 4.- Appendix C Proofs of Chapter 5.- Appendix D Proofs of Chapter 6.
| Erscheint lt. Verlag | 7.10.2013 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Springer Theses |
| Zusatzinfo | XXI, 107 p. 13 illus., 12 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | compressed sensing • GraSP Algorithm • linear models • linear regression • Logistic Regression • Model-Based Sparsity • Nonlinear Inference • Smooth Cost Functions |
| ISBN-10 | 3-319-01881-7 / 3319018817 |
| ISBN-13 | 978-3-319-01881-2 / 9783319018812 |
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