Buchumschlag

Computing the Proximal Operator of the $q$-th Power of the $\ell_{1,q}$-norm for Group Sparsity

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lin, Rongrong, Chen, Shihai, Feng, Han, Liu, Yulan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Numerical Analysis 65K10, 90C26
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Inf-Sup neural networks for high-dimensional elliptic PDE problems
von: Huo, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Globally Optimal Solutions to a Class of Fractional Optimization Problems Based on Proximal Gradient Algorithm
von: Lin, Yizun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Preconditioned Gradient Descent with Energy
von: Liu, Hailiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stochastic momentum ADMM for nonconvex and nonsmooth optimization with application to PnP algorithm
von: Deng, Kangkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Truncated Huber Penalty for Sparse Signal Recovery with Convergence Analysis
von: Yang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extrapolated Plug-and-Play Three-Operator Splitting Methods for Nonconvex Optimization with Applications to Image Restoration
von: Wu, Zhongming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Discovering new phases via computing second-order stationary states of Landau-Brazovskii model
von: Bao, Chenglong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A preconditioned difference of convex functions algorithm with extrapolation and line search
von: Zhang, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A low-rank augmented Lagrangian method for large-scale semidefinite programming based on a hybrid convex-nonconvex approach
von: Monteiro, Renato D. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Swarm-based optimization with jumps: a kinetic BGK framework and convergence analysis
von: Borghi, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Swarm-Based Gradient Descent Method for Non-Convex Optimization
von: Lu, Jingcheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Globally Convergent Third-Order Newton Method via Unified Semidefinite Programming Subproblems
von: Cai, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Swarm-based optimization with random descent
von: Tadmor, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Swarm-based gradient descent meets simulated annealing
von: Ding, Zhiyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Preconditioned Low-Rank Riemannian Optimization for Symmetric Positive Definite Linear Matrix Equations
von: Bioli, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Projected gradient descent accumulates at Bouligand stationary points
von: Olikier, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Computing Bouligand stationary points efficiently in low-rank optimization
von: Olikier, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A New Linear Programming Approach and a New Backtracking Strategy for Multiple-Gradient Descent in Multi-Objective Optimization
von: Della Santa, Francesco
Veröffentlicht: (2024)

On the Global Convergence of Particle Swarm Optimization Methods
von: Huang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A simple iterative algorithm for maxcut
von: Shao, Sihong, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Continuous iterative algorithms for anti-Cheeger cut
von: Shao, Sihong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Tight Error Bounds for the Sign-Constrained Stiefel Manifold
von: Chen, Xiaojun, et al.
Veröffentlicht: (2022)

An NEPv Approach for Feature Selection via Orthogonal OCCA with the (2,1)-norm Regularization
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Consensus-Based Optimization Methods Converge Globally
von: Fornasier, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Convergence of Anisotropic Consensus-Based Optimization in Mean-Field Law
von: Fornasier, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

The Intrinsic Riemannian Proximal Gradient Method for Nonconvex Optimization
von: Bergmann, Ronny, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ASPEN: An Additional Sampling Penalty Method for Finite-Sum Optimization Problems with Nonlinear Equality Constraints
von: Krejić, Nataša, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AS-BOX: Additional Sampling Method for Weighted Sum Problems with Box Constraints
von: Krejić, Nataša, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A proximal-gradient inertial algorithm with Tikhonov regularization: strong convergence to the minimal norm solution
von: László, Szilárd Csaba
Veröffentlicht: (2024)

Functions from $R^2$ to $R^2$: a study in nonlinearity
von: Saldanha, Nicolau C., et al.
Veröffentlicht: (2002)

Modified memoryless spectral-scaling Broyden family on Riemannian manifolds
von: Sakai, Hiroyuki, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Admissible Set Projection in Optimization-based Invariant-Domain-Preserving Limiters for Ideal MHD
von: Liu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient optimization-based invariant-domain-preserving limiters in solving gas dynamics equations
von: Liu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proximal Limited-Memory Quasi-Newton Methods for Nonsmooth Nonconvex Optimization
von: Dahl, Simeon vom, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dropout Ensemble Kalman inversion for high dimensional inverse problems
von: Liu, Shuigen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Kernel Alignment for Unsupervised Feature Selection via Matrix Factorization
von: Lin, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A User Manual for cuHALLaR: A GPU Accelerated Low-Rank Semidefinite Programming Solver
von: Aguirre, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An apocalypse-free first-order low-rank optimization algorithm with at most one rank reduction attempt per iteration
von: Olikier, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Low-rank optimization methods based on projected projected-gradient descent that accumulate at Bouligand stationary points
von: Olikier, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Convergent ADMM Algorithm for Grain Boundary Energy Minimization
von: Wu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2024)