这项工作涉及通过核范数最小化从其低维投影中恢复低秩矩阵。 % 最小化 ||X||*(Z 的核范数) % 受制于 A(X) = Y 我们同样使用分裂 Bregman 算法。 % 最小化 (lambda1)||W||* + 1/2 || A(X)-y || _2 ^ 2 + eta / 2 || WX-B1 ||_2^2 %W 是代理变量,B1 是 Bregman 变量Bregman技术的使用提高了我们算法的收敛速度,并给出了更高的成功率。 此外,即使对于少量线性测量可用的情况,重建的准确性也要好得多。
2022-05-02 15:08:10
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