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J-GLOBAL ID：201702240134694302   整理番号：17A1728087

l_0-制約付き最小化のためのNewton型欲張り選択法【Powered by NICT】

Newton-Type Greedy Selection Methods for $¥ell _0$ -Constrained Minimization

著者 (2件)： Yuan Xiao-Tong (Jiangsu Province Key Laboratory of Big Data Analysis Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Liu Qingshan (Jiangsu Province Key Laboratory of Big Data Analysis Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 12  ページ： 2437-2450  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： l_0-制約付き最小化問題のためのNewton型欲張り選択法の族を導入した。基本的な考え方は,電流反復の周りの元の目的関数を近似し,濃度制約の上に建設された二次計画法を解くための二次関数を構築することである。次反復は,現在の反復の間の線探索操作とまばらな二次計画法の解により推定した。この反復手順は凸最小化非凸l_0-制約付き最小化から拘束されたNewton法の拡張として解釈することができる。は,提案したアルゴリズムが漸近的に収束し,局所収束の速度がある推定誤差まで超線形であることを示した。著者らの方法は,まばらなロジスティック回帰とスパースサポートベクトルマシンに適用した場合,いくつかの最先端欲張り選択法と対照して,順調に比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Newton-Raphson法 ,  最小化問題 ,  逐次近似 ,  電流 ,  目的関数 ,  アルゴリズム ,  凸形 ,  *二次計画法 ,  線形性
準シソーラス用語： 最先端 ,  ロジスティック回帰分析 ,  推定誤差 ,  *選択法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  最小化 ,  選択法