Zobrazeno 1 - 10
of 27
pro vyhledávání: '"Haupt, Jarvis D."'
This paper examines fundamental error characteristics for a general class of matrix completion problems, where the matrix of interest is a product of two a priori unknown matrices, one of which is sparse, and the observations are noisy. Our main cont
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1510.00701
This paper proposes a strategy for the detection and triangulation of structural anomalies in solid media. The method revolves around the construction of sparse representations of the medium's dynamic response, obtained by learning instructive dictio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1405.2496
Autor:
Gonella, Stefano, Haupt, Jarvis D.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, v. 60, n.12, pp. 2553 - 2565
This work proposes an agnostic inference strategy for material diagnostics, conceived within the context of laser-based non-destructive evaluation methods, which extract information about structural anomalies from the analysis of acoustic wavefields
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1307.5102
Autor:
Rambhatla, Sirisha, Haupt, Jarvis D.
This work examines a semi-blind single-channel source separation problem. Our specific aim is to separate one source whose local structure is approximately known, from another a priori unspecified background source, given only a single linear combina
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1212.0451
Publikováno v:
Lin Yang
We study constrained nonconvex optimization problems in machine learning, signal processing, and stochastic control. It is well-known that these problems can be rewritten to a minimax problem in a Lagrangian form. However, due to the lack of convexit
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5f8c7ef64353d1abd8c9c37bf90e13aa
http://arxiv.org/abs/1806.05151
http://arxiv.org/abs/1806.05151
Publikováno v:
Lin Yang
We propose a DC proximal Newton algorithm for solving nonconvex regularized sparse learning problems in high dimensions. Our proposed algorithm integrates the proximal Newton algorithm with multi-stage convex relaxation based on the difference of con
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::be2793accc061baf4103d243ba9c4ecf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Xingguo, Haupt, Jarvis D.
Publikováno v:
2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech & Signal Processing (ICASSP); 2015, p3302-3306, 5p