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【2h】

Learning Robust Auto-Encoders With Regularizer for Linearity and Sparsity

机译：学习具有用于线性和稀疏性的规则器的强大自动编码器

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作者
Yong Shi; Minglong Lei; Rongrong Ma; Lingfeng Niu;
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年度 2019
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1. Sparse and low-redundant subspace learning-based dual-graph regularized robust feature selection [J] . Shang Ronghua, Xu Kaiming, Shangl Fanhua, Knowledge-Based Systems . 2020,第Jana期

机译：基于稀疏和低冗余子空间学习的双图正则化鲁棒特征选择
2. Robust Object Tracking via Reverse Low-Rank Sparse Learning and Fractional-Order Variation Regularization [J] . Dan Tian, Guoshan Zhang, Shouyu Zang Mathematical Problems in Engineering: Theory, Methods and Applications . 2020,第1期

机译：通过反向低级别稀疏学习和分数顺序变化正规化的强大对象跟踪
3. Robust non-negative matrix factorization via joint sparse and graph regularization for transfer learning [J] . Shizhun Yang, Chenping Hou, Changshui Zhang, Neural computing & applications . 2013,第2期

机译：通过联合稀疏和图正则化对转移学习进行鲁棒的非负矩阵分解
4. General Total Variation Regularized Sparse Bayesian Learning for Robust Block-Sparse Signal Recovery [C] . Aditya Sant, Markus Leinonen, Bhaskar D. Rao IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2021

机译：一般总变量正规化稀疏贝叶斯学习，用于鲁棒块稀疏信号恢复
5. Robust PCA and Robust Linear Regression via Sparsity Regularization [D] . Liu, Jing. 2019

机译：通过稀疏规则化强制PCA和强大的线性回归
6. Correntropy induced loss based sparse robust graph regularized extreme learning machine for cancer classification [O] . Liang-Rui Ren, Ying-Lian Gao, Jin-Xing Liu, 2020

机译：基于管道诱导的损失稀疏鲁棒图正规化极端学习机用于癌症分类
7. General Total Variation Regularized Sparse Bayesian Learning for Robust Block-Sparse Signal Recovery [O] . Aditya Sant, Markus Leinonen, Bhaskar D. Rao 2021

机译：一般变化总变化正规化稀疏贝叶斯学习，用于鲁棒块稀疏信号恢复

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