Generalized majorization-minimization for non-convex optimization

Majorization-Minimization (MM) algorithms optimize an objective function by iteratively minimizing its majorizing surrogate and offer attractively fast convergence rate for convex problems. However, their convergence behaviors for non-convex problems remain unclear. In this paper, we propose a novel...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: ZHANG, Hu, ZHOU, Pan, YANG, Yi, FENG, Jiashi
التنسيق: text
اللغة:English
منشور في: Institutional Knowledge at Singapore Management University 2019
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/9006
https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/10009/viewcontent/2019_IJCAI_MM.pdf
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!