Sajad Faramarzi

新研究提出使用非光滑正则化的 DNN-NSR 进行矩阵填充

一篇 arXiv 上的新研究论文介绍了一种使用全连接神经网络 (FCNN) 中的非光滑正则化进行矩阵填充的新方法。所提出的算法 DNN-NSR 通过在中间表示中加入 L1 范数正则化以及权重矩阵的核范数，解决了 FCNN 中常见的过拟合问题。这种方法会产生一个非光滑且非凸的目标函数，需要专门的近端梯度法进行优化。该论文证明，在模拟中，DNN-NSR 的表现优于现有的线性和非线性算法。