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$\ell_1$ norm
$\ell_1$ norm
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在线相关聚类算法同时逼近所有 $\ell_p$-范数
研究人员开发了一种新颖的在线相关聚类算法，可以同时逼近所有 $\ell_p$-范数。该算法专为在线-带样本模型设计，在所有 $\ell_p$-范数上实现了 $O(\log^4 n)$ 的竞争比，在 $\ell_\infty$-范数上实现了 $O(\log n)$ 的竞争比，在 $\ell_1$-范数上实现了 $O(1)$ 的竞争比。该研究还引入了一个新的硬度结果，证明了在标准的随机顺序在线模型中，$\ell_1$ 和 $\ell_\i…
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新研究详细介绍了通过深度展开进行3D点云属性压缩
一篇新的arXiv研究论文介绍了一种压缩3D点云属性的方法。该方法利用多分辨率B样条框架和源自率失真优化的前馈网络。该网络包含一个促进稀疏性的L1范数以增强系数预测，并且设计为端到端可微。
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为逻辑矩阵回归引入新的凸优化框架
研究人员开发了一种新的逻辑标量对矩阵回归的凸优化框架。该方法结合了核范数和 $\ell_1$ 范数惩罚，以同时强制估计系数矩阵中的低秩和稀疏结构。推导了一种基于交替方向乘子法 (ADMM) 的算法来有效地解决该问题并建立理论性质。该框架应用于脑成像数据，以识别具有酒精使用障碍家族史的受试者的特征性功能性大脑连接结构。