Bahmani | Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 107 Seiten

Reihe: Engineering (R0)

Bahmani Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization


1. Auflage 2013
ISBN: 978-3-319-01881-2
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Englisch, 107 Seiten

Reihe: Engineering (R0)

ISBN: 978-3-319-01881-2
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
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This thesis demonstrates techniques that provide faster and more accurate solutions to a variety of problems in machine learning and signal processing. The author proposes a "greedy" algorithm, deriving sparse solutions with guarantees of optimality. The use of this algorithm removes many of the inaccuracies that occurred with the use of previous models.

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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Bahmani, Sohail

Weitere Infos & Material

Introduction.- Preliminaries.- Sparsity-Constrained Optimization.- Background.- 1-bit Compressed Sensing.- Estimation Under Model-Based Sparsity.- Projected Gradient Descent for `p-constrained Least Squares.- Conclusion and Future Work.

Dr. Bahmani completed his thesis at Carnegie Mellon University and is currently employed by the Georgia Institute of Technology.

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