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[求助] 如何避免极值为零点？已有1人参与

矩阵在视为算子时，其范数的定义依赖于被作用元(操作数)
比如A为mxn矩阵
|A| = min/max_{x\in R^d} |Ax|_{ell_p}/|x|_{ell_p}<-先不管优化方向,这个和原/对偶空间有关系.
或者 min/max_{x\in R^d} |Ax|_{ell_p}, s.t. |x|_{ell_p}=1<-能够避免除法形式,同时能够撇除零点.

这些定义存在遍历x取值操作.像前面10年，做sparse coding的,其逻辑为利用已有的训练数据X\in M(d,n)在向量的对偶空间中搜索算子矩阵，比如一个典型的优化问题为:
min_{A\in M(m,d)} |AX|_{ell_p}^2 + lambda*|A|_{ell_q}^2<-这个时候A的范数通常使用ell_q,满足1/p+1/q=1,因为已经在对偶空间中了.而不是像之前算子的定义那样，需要遍历x的所有要素.

我的问题是怎么避免上面的优化问题中A取零元?

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1楼 2014-10-09 17:03:27

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zaq123321

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【答案】应助回帖

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比如A为mxn矩阵
|A| = min/max_{x\in R^d} |Ax|_{ell_p}/|x|_{ell_p}

seems not clear. The question also seems not clear.

矩阵在视为算子时，其范数的定义依赖于被作用元(操作数) seems not clear.

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小木虫给我温暖，给我希望，爱就要爱小木虫。

2楼2014-10-10 10:32:54

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引用回帖:

2楼: Originally posted by zaq123321 at 2014-10-10 10:32:54
比如A为mxn矩阵
|A| = min/max_{x\in R^d} |Ax|_{ell_p}/|x|_{ell_p}

seems not clear. The question also seems not clear.

矩阵在视为算子时，其范数的定义依赖于被作用元(操作数) seems not clear.

f(A)=1/2|A|^2+|A\x|^2凸否?
标量很好验证,从微分形式也很容易验证
能否给出相应的证明呢

问题：破除矩阵A为全0矩阵导致的困难，同时保证f的凸性-以便可以使用sgd
应用场景：|A\x|^2对应需要进行确定协方差参数的正态分布(有压缩)，需要定义先验分布使得整个计算有效,最开始的时候直接用对偶分布（逆高斯分布），对应的主要部分为|A|^{-1}.结果发现这个就是个大陷阱——矩阵A的解为无穷大。

更加一般的问题:

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3楼2014-10-10 12:26:07

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