Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
We introduce the Multiplicative Update Selector and Estimator (MUSE) algorithm for sparse approximation in under-determined linear regression problems. Given ƒ = Φα* + μ, the MUSE provably and efficie
IEEE2011
,
We provide an algorithmic framework for structured sparse recovery which unifies combinatorial optimization with the non-smooth convex optimization framework by Nesterov [1, 2]. Our algorithm, dubbed