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スパースモデリング:第5章 厳密解から近似解へ - Qiita
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スパースモデリング:第5章 厳密解から近似解へ - Qiita
概要 スパースモデリング第5章の数値例をPythonで実装. コードと実験結果をまとめたJupyter notebook.... 概要 スパースモデリング第5章の数値例をPythonで実装. コードと実験結果をまとめたJupyter notebook. 導入 5章では観測データに雑音を含む場合を扱う.観測データに雑音を含むため誤差項の制約を$\epsilon$以下に弱める. $$ (P_{0}^{\epsilon}): \min_{\mathbf{x}} ||\mathbf{x}||_{0} \text{ subject to } ||\mathbf{b}-\mathbf{Ax}|| _{2} \leq \epsilon $$ 直交マッチング追跡(OMP)では,単に反復計算の停止条件$\epsilon_{0}=\epsilon$として解を求めれば良い. $\ell_{0}$ノルムを$\ell_{1}$ノルムに緩和すると$(P_{1})$の変形版である基底追跡ノイズ除去(basis pursuit denoising;