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An adaptive fast iterative shrinkage threshold algorithm

机译：自适应快速迭代收缩阈值算法

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Fast iterative shrinkage threshold algorithm (FISTA) is an efficient first-order optimization algorithm for Linear inverse problems. However, the algorithm employed a fixed iterative step size which limits the speed of calculation, This paper proposes an adaptive fast iterative shrinkage threshold algorithm (FISTA) by using a Barzilai-Borwein (BB) operator. The proposed Algorithm uses the previous iteration information to update the step size which can speed up the rate of the iteration. The numerical experimental results of Compressed Sensing and Image Denoising demonstrate that the proposed algorithm has a faster convergence rate and improves the efficiency of the calculation.
机译：快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是用于线性逆问题的高效一阶优化算法。然而，该算法采用了固定的迭代步长大小，这限制了计算速度。本文提出了一种使用Barzilai-Borwein（BB）算子的自适应快速迭代收缩阈值算法（FISTA）。所提出的算法使用先前的迭代信息来更新步长，这可以加快迭代速度。压缩感知和图像降噪的数值实验结果表明，该算法具有更快的收敛速度，提高了计算效率。

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