本文介绍了Bregman迭代算法,Linearized Bregman算法(及在求解Basis Pursuit问题中的应用)和Split Bregman算法(及在求解图像TV滤波问题中的应用)。

由于初学,加之水平有限,文中会有疏漏错误之处,希望大家批评指正赐教。

更新记录

本文持续更新!如文中有错误,或你对本文有疑问或建议,欢迎留言或发邮件至quarrying#qq.com!

2015年12月29日,发表博文。

2016年01月09日,修改若干标记,修正两处标记错误。

2016年01月29日,小修改。

参考

[CeleryChen] http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/9058315

[2005] An iterative regularization method for total variation-based image restoration

[2011 Bush] Bregman Algorithms(该文献上有不少标记错误)

[2009 SIAM] Split Bregman Algorithm for L1 Problems

正文

最优化之凸优化之Bregman算法的更多相关文章

  1. 在线学习和在线凸优化(online learning and online convex optimization)—凸化方法4

    一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中.下面介绍两种凸化技术: 一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架.例如,在线分类问题中,预测域(predictions domain)或损失函数不是凸的.我 ...

  2. 在线学习和在线凸优化(online learning and online convex optimization)—FTL算法5

    最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了 ...

  3. zz姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖

    姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research ...

  4. 【Codeforces 321E / BZOJ 5311】【DP凸优化】【单调队列】贞鱼

    目录 题意: 输入格式 输出格式 思路: DP凸优化的部分 单调队列转移的部分 坑点 代码 题意: 有n条超级大佬贞鱼站成一行,现在你需要使用恰好k辆车把它们全都运走.要求每辆车上的贞鱼在序列中都是连 ...

  5. 在线学习和在线凸优化(online learning and online convex optimization)—在线凸优化框架3

    近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞 ...

  6. 在线学习和在线凸优化(online learning and online convex optimization)—在线分类问题2

    紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并 ...

  7. 在线学习和在线凸优化(online learning and online convex optimization)—基础介绍1

    开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量 ...

  8. 支持向量机(SVM)必备概念(凸集和凸函数,凸优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件、KKT条件)

    SVM目前被认为是最好的现成的分类器,SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊,其中涉及到很多概念,如:凸集和凸函数,凸优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件.KKT条件还有 ...

  9. (邹博ML)凸优化

    目录 凸集的基本概念 凸函数的基本概念 凸优化的一般提法 凸集基本概念 思考两个不能式 两个正数的算术平均数大于等于几何平均数 给定可逆对称阵Q,对于任意向量x,y,有: 思考凸集和凸函数 在机器学习 ...

随机推荐

  1. vue项目中上拉加载和下拉刷新页面的实现

    功能:上拉加载,下拉刷新 使用方法: 自己创建一个.vue的文件(我自己是创建了一个PullToRefresh.vue的文件),将代码粘贴进去,具体的样式问题自己在该文件中调整. <templa ...

  2. Waiting for another flutter command to release the startup lock...

    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> rm ./flutter/bin/cache/lockfile info from 转载于:https://my.oschin ...

  3. Vue项目开发流程(自用)

    一.配置开发环境 1.1 安装Node.js npm集成在Node中,检查是否安装完成:node -v 1.2 安装cnpm(淘宝镜像) npm install -g cnpm,检查安装是否完成:cn ...

  4. 4)drf序列化组件 Serializer(偏底层)、ModelSerializer(重点)、ListModelSerializer(辅助群改)

    知识点:Serializer(偏底层).ModelSerializer(重点).ListModelSerializer(辅助群改) 一.Serializer 偏底层 一般不用 理解原理 1.序列化准备 ...

  5. [NOI 2020 Online] 入门组T1 文具采购(洛谷 P6188)题解

    原题传送门 题目部分:(来自于考试题面,经整理) [题目描述] 小明的班上共有 n 元班费,同学们准备使用班费集体购买 3 种物品: 1.圆规,每个 7 元. 2.笔,每支 4 元. 3.笔记本,每本 ...

  6. 小白,你要的Java抽象类,操碎了心!

    自从给小白写了两篇科普性质的文章后,我就有点一发不可收拾,觉得很有必要继续写下去.因为有读者留言"鼓励"我说,"二哥,你真的是为小白操碎了心啊!"我容易吗?我. ...

  7. 最短路径树:Dijstra算法

    一.背景 全文根据<算法-第四版>,Dijkstra算法.我们把问题抽象为2步:1.数据结构抽象   2.实现 二.算法分析 2.1 数据结构 顶点+边->图.注意:Dijkstra ...

  8. C++中的隐式转换和explicit

    隐式转换 c++中的数据类型转换分为隐式转换和显示转换: 显示转换即使用static_cast等方法进行转换,相关内容请参考 <C++数据类型转换>: 隐式转换则是编译器完成的,如,boo ...

  9. 【Hadoop离线基础总结】通过Java代码执行Shell命令

    通过Java代码执行Shell命令 需求 在实际工作中,总会有些时候需要我们通过java代码通过远程连接去linux服务器上面执行一些shell命令,包括一些集群的状态管理,执行任务,集群的可视化界面 ...

  10. Vular开发手记#1:设计并实现一个拼插式应用程序框架

    可视化编(rxeditor)辑告一段落,在知乎上发了一个问题,询问前景,虽然看好的不多,但是关注度还是有的,目前为止积累了21w流量,因为这个事,开心了好长一段时间.这一个月的时间,主要在设计制作Vu ...