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【2h】

A regularized matrix factorization approach to induce structured sparse-low-rank solutions in the EEG inverse problem

机译：在脑电逆问题中引入结构化稀疏低秩解的正则化矩阵分解方法

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Jair Montoya-Martínez; Antonio Artés-Rodríguez; Massimiliano Pontil; Lars Kai Hansen;
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年度 2014
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1. A regularized matrix factorization approach to induce structured sparse-low-rank solutions in the EEG inverse problem [J] . Jair Montoya-Mart#237, nez, Antonio Art#233, EURASIP journal on advances in signal processing . 2014,第1期

机译：在脑电逆问题中引入结构化稀疏低秩解的正则化矩阵分解方法
2. Global Analytic Solution for Variational Bayesian Matrix Factorization and its Model-induced Regularization [J] . Shinichi NAKAJIMA, Masashi SUGIYAMA, Ryota TOMIOKA 電子情報通信学会技術研究報告 . 2010,第265期

机译：变分贝叶斯矩阵分解的全局解析解及其模型诱导的正则化
3. Global Analytic Solution for Variational Bayesian Matrix Factorization and its Model-induced Regularization [J] . Shinichi NAKAJIMA, Masashi SUGIYAMA, Ryota TOMIOKA 電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習 . 2010,第265期

机译：变分贝叶斯矩阵分解的全局分析解决方案及其模型诱导的正则化
4. Structured sparse-low rank matrix factorization for the EEG inverse problem [C] . Montoya-Martinez Jair, Artes-Rodriguez Antonio, Pontil Massimiliano 4th international workshop on cognitive information processing . 2014

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5. An information approach to regularization parameter selection for the solution of ill-posed inverse problems under model misspecification. [D] . Urmanov, Aleksey Mikhaylovich. 2002

机译：解决模型错误指定情况下不适定反问题的正则化参数选择信息方法。
6. DSPLMF: A Method for Cancer Drug Sensitivity Prediction Using a Novel Regularization Approach in Logistic Matrix Factorization [O] . Akram Emdadi, Changiz Eslahchi 2020

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7. A regularized matrix factorization approach to induce structured sparse-low-rank solutions in the EEG inverse problem [O] . Jair Montoya-Martínez, Antonio Artés-Rodríguez, Massimiliano Pontil, 2014

机译：一种正则化矩阵分解方法，用于在脑电逆问题中引入结构化稀疏 - 低秩解

A regularized matrix factorization approach to induce structured sparse-low-rank solutions in the EEG inverse problem

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