不適切な線形逆問題は多くの科学的設定に現れ、通常、データの忠実度と前の項で構成される最適化問題を解くことによって対処されます。最近、いくつかの研究で、逆射影（BP）ベースの忠実度項が、一般的な最小二乗

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 12:11

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706689982837393218/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2005.00959v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2005.00959v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2005.00959v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">逆投影ベースの目的のための予測勾配降下の収束率について</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">不適切な線形逆問題は多くの科学的設定に現れ、通常、データの忠実度と前の項で構成される最適化問題を解くことによって対処されます。最近、いくつかの研究で、逆射影（BP）ベースの忠実度項が、一般的な最小二乗</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706689982837393218"><span class="datetime-body">2021/08/10 12:11</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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