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. 从「Hello World」说起

    标签: node模块 从一个简单「hello world」程序对 node.js 有个感性的认识. const http = requier ('http'); const pathname = '1 ...

  2. SAAS 何以“免费”实现盈利

    本文讲的是SAAS 何以"免费"实现盈利,[IT168 资讯]"天下没有免费的午餐",然而众多厂商却恰恰打出了免费这张王牌,且做出了不小的成绩,淘宝就凭借免费淘 ...

  3. mysql基础(三)存储引擎和锁

    存储引擎的概念: 关系型数据库表是用于存储和组织信息的数据结构,可以将表理解为由行和列组成的表格,各种各样,不同的表结构意味着存储不同类型的数据,在数据的处理上也会存在着差异,对于mysql来说,它提 ...

  4. 应用开发实践之关系型数据库(以MySql为例)小结

    本文主要是对目前工作中使用到的DB相关知识点的总结,应用开发了解到以下深度基本足以应对日常需求,再深入下去更偏向于DB本身的理论.调优和运维实践. 不在本文重点关注讨论的内容(可能会提到一些): 具体 ...

  5. andorid jar/库源码解析之okio

    目录:andorid jar/库源码解析 Okio: 作用: 说白了,就是一个IO库,基于java原生io.来进行操作,内部做了优化,简洁,高效.所以受到了一部分人的喜欢和使用 栗子: 读写文件. p ...

  6. 浅析java中ClassLoader如何加载Class

    我的博客地址:https://blog.csdn.net/qq_41907991 ClassLoader是一个经常出现又让很多人望而却步的词.本文试图以最浅显易懂的方式来讲解ClassLoader,希 ...

  7. springmvc与struts2执行流程比较

    之前写过一篇struts2的执行流程的文章了,这里对struts2的流程就不做过多的分析,这篇文章主要分析spring-mvc的执行流程以 及struts2与spring-mvc的差别. 1.stru ...

  8. 【x64软路由】OpenWrt(LEDE) 20200329编译 反追踪 抗污染 加速 PSW 无缝集成 UPnP NAS

    固件说明 基于Lede OpenWrt R2020.3.19版本(源码更新截止20200329)Lienol Feed及若干自行维护的软件包 结合家庭x86软路由场景需要定制 按照家庭应用场景对固件及 ...

  9. mongodb cluster

    假设三台机器,ip分别为192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12,分别在每台电脑上下载并解压mongodb,关闭防火墙或者开放防火墙端口 一.安装shard 配置文 ...

  10. React Native 架构一览

    一.架构设计 整体上分为三大块,Native.JavaScript 与 Bridge: Native 管理 UI 更新及交互,JavaScript 调用 Native 能力实现业务功能,Bridge ...