使用逆规模空间流学习 Barron 函数的稀疏表示

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本文介绍一种寻找 Barron 函数的稀疏表示方法,并分析了其在理想情况下和测量噪声、采样偏差情况下的收敛性质。

本文研究了解决线性反问题的优化问题的时间-数据权衡。通过最小化普通最小二乘目标的限制条件问题,提出了一个统一的收敛分析方法,针对不同的随机测量阵列,尖锐地表征了收敛速率。结果适用于凸和非凸约束条件,并表明在这些设置中可以达到线性收敛速率。在特定于高斯测量的情况下,当测量次数是恢复所需信号的最小次数的4倍时,会出现线性收敛。数值结果表明,所得到的速率与实际性能完全匹配。

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