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. 《Android的设计与实现:卷I》——第1章 1.2.2动态视角的体系结构

    1.2.2 动态视角的体系结构静态的体系结构是从横向分层的角度诠释Android是什么.如果静态的体系结构不足以让读者理解Android的运行机制,我们可以看看Google工程师Sans Serif是 ...

  2. python笔记 函数初识

    1. 函数: 封装一个功能 def    my_len(形参):          ->  def  声明定义一个函数   my_len 函数名命名规则同变量 ······          - ...

  3. mysql建立ssl安全连接的配置

    mysql建立ssl安全连接的配置 1.环境.IP.安装包: centOS 5.4 虚拟机了两台服务器 mysql-5.1.48.tar.gz openssl-0.9.8b.tar.gz server ...

  4. 墨仓式进入2.0时代?爱普生商用墨仓式L4158试用

    提起"墨仓式"打印机,相信现在已经没有人需要过多的解释,墨仓式打印机在打印市场占有率不断提高就是最佳佐证.为什么用户对于墨仓式这么认可,想必是墨仓式真正洞悉了他们的需求,解决了打印 ...

  5. 用Swoole4 打造高并发的PHP协程Mysql连接池

    码云代码仓库:https://gitee.com/tanjiajun/MysqlPool 代码仓库:https://github.com/asbectJ/swoole4.git 前言 在写这篇文章之前 ...

  6. CF思维联系--CodeForces - 218C E - Ice Skating (并查集)

    题目地址:24道CF的DIv2 CD题有兴趣可以做一下. ACM思维题训练集合 Bajtek is learning to skate on ice. He's a beginner, so his ...

  7. 图论--网络流--费用流--POJ 2156 Minimum Cost

    Description Dearboy, a goods victualer, now comes to a big problem, and he needs your help. In his s ...

  8. pyhton中绘制多个图像

    1,在python的图像学习中,有时我们需要在同一个窗口中,显示多个图像,方便我们查看输出图像的区别. 2,在pycharm中,导入matplotlibmokuai,据说此模块来自matlab,因为没 ...

  9. [转载] IE8+兼容小结

    本文分享下我在项目中积累的IE8+兼容性问题的解决方法.根据我的实践经验,如果你在写HTML/CSS时候是按照W3C推荐的方式写的,然后下面的几点都关注过,那么基本上很大一部分IE8+兼容性问题都OK ...

  10. 似乎是最实用的hashtable知识总结

    哈希表:将对象转换为索引,然后存储在数组中. 定义注意点: 对象:就是面向对象中的对象,可以为任何东西.整数.浮点数.日期.字符串.类. 转换:通过hash函数来完成,hash函数是hash表的核心与 ...