RELAXATIONS

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Enhanced Acceleration for Generalized Nonconvex Low-Rank Matrix Learning
《Chinese Journal of Electronics》2025年第1期98-113,共16页Hengmin Zhang Jian Yang Wenli Du Bob Zhang Zhiyuan Zha Bihan Wen 
supported by the Ministry of Education,Republic of Singapore,through its Start-Up Grant and Academic Research Fund Tier 1(Grant No.RG61/22);in part by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.61906067);the China Postdoctoral Science Foundation(Grant Nos.2019M651415 and 2020T13019)。
Matrix minimization techniques that employ the nuclear norm have gained recognition for their applicability in tasks like image inpainting,clustering,classification,and reconstruction.However,they come with inherent b...
关键词：Nonconvex rank relaxations Alternating direction method of multipliers Robust matrix completion Low-rank representation Robust matrix regression Randomized singular value decomposition 
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