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Block-sparse Solutions using Kernel Block RIP and its Application to Group Lasso

机译：使用内核块RIP的块稀疏解决方案及其在组套索中的应用

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来源
《JMLR: Workshop and Conference Proceedings》 |2011年第2011期|共页
作者
Rahul Garg; Rohit Khandekar;
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正文语种
中图分类人工智能理论;
关键词

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1. Block-sparse Solutions using Kernel Block RIP and its Application to Group Lasso [J] . Rahul Garg, Rohit Khandekar JMLR: Workshop and Conference Proceedings . 2011,第2011期

机译：使用内核块RIP的块稀疏解决方案及其在组套索中的应用
2. Iteratively reweighted two-stage LASSO for block-sparse signal recovery under finite-alphabet constraints [J] . Messai Malek, Aissa-El-Bey Abdeldjalil, Amis Karine, Signal processing . 2019,第APRa期

机译：迭代重加权两阶段LASSO用于有限字母约束下的块稀疏信号恢复
3. The Group Lasso for Stable Recovery of Block-Sparse Signal Representations [J] . Signal Processing, IEEE Transactions on . 2011,第4期

机译：稳定恢复块稀疏信号表示形式的组套索
4. Kernel Block-Sparse Representation for Classification [C] . Krishan Sharma, Renu Rameshan IAPR Asian Conference on Pattern Recognition . 2017

机译：分类的核块稀疏表示
5. Solution Paths for the Generalized Lasso with Applications to Spatially Varying Coefficients Regression [D] . Zhao, Yaqing. 2018

机译：广义套索的求解路径及其在空间变化系数回归中的应用
6. On The Block-Sparse Solution of Single Measurement Vectors [O] . Mohammad Shekaramiz, Todd K. Moon, Jacob H. Gunther -1

机译：单测量向量的块稀疏解
7. Conditioning of Random Block Subdictionaries with Applications to Block-Sparse Recovery and Regression [O] . Bajwa, Waheed U., Duarte, Marco F., Calderbank, Robert 2016

机译：随机块子块的调节及其应用块稀疏恢复和回归

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