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Nuclear Norm Based Matrix Regression with Applications to Face Recognition with Occlusion and Illumination Changes
Nuclear Norm Based Matrix Regression with Applications to Face Recognition with Occlusion and Illumination Changes
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新研究统一了基于范数正则化的线性推荐模型
本文研究了线性推荐模型的正则化景观，发现表现最佳的模型主要使用核范数或Frobenius范数正则化器。虽然核范数解是低秩且有闭式解的，但其预测能力有限。Frobenius范数解更具表现力，但需要复杂的数值过程。作者提出了两种新的低秩闭式解，结合了两种正则化类型的优点。
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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。