スパースモデリング

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される重複型スパース正則化によるスパース機械学習(主問題、双対問題、相対双対ギャップ、双対ノルム、モーローの定理、拡張ラグランジュ法、交互乗数法、停止条件、重複ありグループL1ノルム、拡張ラグランジュ関数、prox作用素、ラグランジュ乗数ベクトル、線形制約、交互方向乗数法、制約付き最小化問題、テンソルの多重線形ランク、凸緩和、重複型トレースノルム、置換行列、正則化法、補助変数、エラスティックネット正則化、罰則項、タッカー分解、高階特異値分解、因子行列分解、特異値分解、ウェーブレット変換、全変動、雑音除、圧縮センシング、異方的全変動、テンソル分解、エラスティックネット)