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基于lP范数的非凸低秩张量最小化

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摘要

在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于lp范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真实图像上的大量实验验证文中方法的恢复性能.

著录项

来源
《模式识别与人工智能》 |2019年第6期|494-503|共10页
作者
SU Yaru; LIU Genggeng; LIU Wenxi; ZHU Danhong;
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作者单位

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
低秩张量恢复; 非凸惩罚函数; lp; 范数;

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