基于CappedL1罚函数的组稀疏模型

• 作者: 于玲 吴宝杰 崔立鹏 翟永君 范平平
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 稀疏化 变量组选择 CappedL1罚
• 年，卷（期）: 2018,（32）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.32.006

摘要

近年来,稀疏化研究在人工智能领域非常流行.变量之间往往存在组结构,Group Lasso利用这种组结构并且可以实现变量组选择.将Capped L1罚推广到变量组选择情形下,提出能够和Group Lasso一样实现变量组选择的Group Capped L1,然后利用块坐标下降算法求解Group Capped L1的最优化问题.通过实验证明与Group Lasso相比,所提出的Group Capped L1是一种有竞争力的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于玲	天津轻工职业技术学院电子信息与自动化学院	19	78	3.0	8.0
2	翟永君	天津轻工职业技术学院电子信息与自动化学院	14	16	3.0	4.0
3	范平平	天津轻工职业技术学院电子信息与自动化学院	12	7	2.0	2.0
4	崔立鹏	天津轻工职业技术学院电子信息与自动化学院	4	0	0.0	0.0
5	吴宝杰	天津轻工职业技术学院电子信息与自动化学院	2	0	0.0	0.0