Minimizers of sparsity regularized robust loss functions
Seyrekliği düzenlileştirilmiş sağlam kayıp fonksiyonlarına ait küçültücüler
- Tez No: 674899
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu tezde, Huber kaybına ve mutlak sapma fonksiyonlarının toplamına uygulanan bir L0 norm terimi ile seyreklik cezası eklenmiş bir probleme ait yerel ve küresel küçültücülerinin yapısı aranmıştır. Yerel küçültücüler her iki kayıp işlevi için de karakterize edilmiştir ve yerel küçültücülerin katı olması için gerekli ve yeterli koşullar oluşturulmuştur. Küresel küçültücüler kümesinin boş olmamasının yanı sıra küresel küçültücüler için gerekli bir koşul oluşturulmuştur. Küçültücülerin seyrekliği, seyrekliği kontrol eden bir düzenleme parametresine sınırlar verilerek de incelenmiştir. Sonuçlar sayısal örneklerle gösterilmi³tir.
Özet (Çeviri)
We study the structure of the local and global minimizers of the Huber loss and the sum of absolute deviations functions regularized with a sparsity penalty L0 norm term. We characterize local minimizers for both loss functions, and establish conditions that are necessary and su cient for local minimizers to be strict. A necessary condition is established for global minimizers, as well as non-emptiness of the set of global minimizers. The sparsity of minimizers is also studied by giving bounds on a regularization parameter controlling sparsity. Results are illustrated in numerical examples.
Benzer Tezler
- Sparsity penalized mean-variance portfolio selection: Computation and analysis
Seyreklik ile düzenlenmiş ortalama varyans portföy seçme problemi: Hesaplama ve analiz
BUSE ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA GÜLİZ ŞAHİNYAZAN
- Mikrodalga görüntülemede seyreklik yaklaşımı yöntemlerinin uygulanması
Sparse approximation and applications in microwave imaging
EMRE YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR
- Sparse linear prediction models for radar imaging and classification
Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri
BAHAR ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Büyük boyutlu şebekelerin diakoptics yöntemi ile kısa devre analizi
Başlık çevirisi yok
ÖMER GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. ADNAN KAYPMAZ