近年来,随着压缩感知技术在信号处理领域的巨大成功,由其衍生而来的矩阵补全技术也日益成为机器.学习领域的研究热点,诸多研究者针对矩阵补全问题展开了大量卓有成效的研究.为了更好地把握矩阵补全技术的.发展规律,促进矩阵补全理论与工程应用相结合,本文针对矩阵补全模型及其算法进行综述.首先对矩阵补全技术进.行溯源,介绍了从压缩感知到矩阵补全的自然演化历程,指出压缩感知理论的发展为矩阵补全理论的形成奠定了基.础;其次从非凸非光滑秩函数松弛的角度将现有矩阵补全模型进行分类,旨在为面向具体应用的矩阵补全问题建模.提供思路;接着综述了适用于矩阵补全模型求解的代表性优化算法,其目的在于从本质上理解各种矩阵补全模型优.化技巧,从而有利于面向应用问题的矩阵补全新模型求解;最后分析了矩阵补全模型及其算法目前存在的问题,提出.了这些问题可能的解决思路,并对未来研究方向进行了展望.
2021-11-25 11:20:27
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亲自翻译几天的成果，不是谷歌百度直接翻译那种哦，阅读起来流畅无障碍，公式也是自己用公式编辑器敲得。本来是自己要用的。Introduction to compressive sensing in acoustics声学压缩感知概述。
2021-11-24 15:57:10
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mnist分类
使用多种方法完成MNIST分类任务
Python 3.6
火炬1.0
Scikit学习0.21
无需下载数据直接跑，代码自动下载
模型
逻辑回归Logistic回归
多层感知机
K近邻KNN
支持向量机
卷积神经网络
循环神经网络
实验报告
见mnistClassification.pdf
对应的latex原始码： :
2021-11-23 21:28:13
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