An efficient algorithm to satisfy l1 and l2 constraints - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

An efficient algorithm to satisfy l1 and l2 constraints

Résumé

An efficient projection enforcing both normalization and sparsity is proposed in this paper. The algorithm has been compared to state of the art methods (binary search and POCS) and provides valuable runtime improvements. Its application within the algorithm associated to Sparse Generalized Canonical Correlation Analysis (SGCCA) has motivated this work.
Dans ce papier, un algorithme efficace de projection sous contraintes de normalisation et de parcimonie est proposé. Cet algorithme a été confronté à des méthodes de l'état de l'art (recherche dichotomique et POCS) et a permis des améliorations significafitives en terme de temps de calcul. Son déploiement dans l'algorithme associé à l'Analyse Canonique Généralisée Sparse (SGCCA) a motivé ce travail.

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Dates et versions

hal-01630744 , version 1 (08-11-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01630744 , version 1

Citer

Arnaud Gloaguen, Vincent Guillemot, Arthur Tenenhaus. An efficient algorithm to satisfy l1 and l2 constraints. 49èmes Journées de Statistique, May 2017, Avignon, France. ⟨hal-01630744⟩
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