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如何理解图像处理中的非凸低秩的最小化问题 已有1人参与
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4楼2014-11-18 12:08:27
【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
habitant: 金币+5, 谢谢 2014-11-19 16:20:40
感谢参与，应助指数 +1
habitant: 金币+5, 谢谢 2014-11-19 16:20:40
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首先，建议你下次问问题的时候，把你问题解释清楚，比如你公式里面g和f都是什么，有什么性质，等等，不然别人无法帮你解答。 我猜测，你这里第一项要么就是rank(X)或者是||X||_* (nuclear norm)，第二项是某个光滑可导的fidelity项。如果真是这样，这个模型要求解的是一个低秩矩阵，同时也尽量满足f(X)=0这一条件。用nuclear norm来convexify rank(X)在理论上Emmanuel Candes他们证明了可行性，类似与压缩感知里面吧0范数换成1范数（nuclear norm就是奇异值的1范数而rank(X)就是奇异值的0范数）。 |
2楼2014-11-18 01:39:14
3楼2014-11-18 12:06:53
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