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A New Proximal Iterative Hard Thresholding Method with Extrapolation for ℓ_0 Minimization

机译:一种新的近端迭代硬阈值阈值阈值,具有ℓ_0最小化的推断

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摘要

In this paper, we consider a non-convex problem which is the sum of 0-norm and a convex smooth function under a box constraint. We propose one proximal iterative hard thresholding type method with an extrapolation step for acceleration and establish its global convergence results. In detail, the sequence generated by the proposed method globally converges to a local minimizer of the objective function. Finally, we conduct numerical experiments to show the proposed method's effectiveness on comparison with some other efficient methods.
机译:在本文中,我们考虑了一个非凸面问题,这是盒子约束下的0范数和凸平滑函数的总和。我们提出了一种具有外推步的一个近端迭代硬阈值型方法,用于加速并建立其全球收敛结果。详细地,所提出的方法产生的序列全局会聚到目标函数的局部最小化器。最后,我们进行数值实验,以表明所提出的方法与其他有效方法相比的有效性。

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