学習されたスパースおよび低ランクの制約の下での画像回復のための新しい最適化アルゴリズムを導入します。これは、ℓ_p^p ベクトルおよび \mathcal S_p^p シャッテン行列準ノルムの重み付き拡

arxiv_reader のブックマーク 2023/04/21 12:04

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4735402472317089733/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.10536v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.10536v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.10536v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">反復再重み付け最小二乗最小化による画像回復のためのスパースおよび低ランクの事前確率の学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/recurrent">recurrent</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pose">pose</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/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">学習されたスパースおよび低ランクの制約の下での画像回復のための新しい最適化アルゴリズムを導入します。これは、ℓ_p^p ベクトルおよび \mathcal S_p^p シャッテン行列準ノルムの重み付き拡</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230421#bookmark-4735402472317089733"><span class="datetime-body">2023/04/21 12:04</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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