2019年8月4日
凸优化 笔记
摘要： 1. 1. KKT条件 锥必须过原点， 下图是一个凸锥 下图是凸锥包 S++n 表示 nXn维 对称的正定矩阵的集合 正定 表示每个奇异值大于0 半正定表示每个奇异值 >= 0 单纯形 阅读全文
posted @ 2019-08-04 18:12 洛笔达 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
图像处理用到的最优化 降噪
摘要： TV范数 这个叫TV范数 这个叫L2 范数： = sqrt ΣΣ||g(x,y) - f(x,y)||2 阅读全文
posted @ 2019-08-04 14:14 洛笔达 阅读(537) 评论(0) 推荐(0) 编辑