Đang tải...
Rectified Gaussian Scale Mixtures and the Sparse Non-Negative Least Squares Problem
In this paper, we develop a Bayesian evidence maximization framework to solve the sparse non-negative least squares problem (S-NNLS). We introduce a family of probability densities referred to as the Rectified Gaussian Scale Mixture (R-GSM), to model the sparsity enforcing prior distribution for the...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | IEEE Trans Signal Process |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
2018
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8238452/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34188433 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1109/tsp.2018.2824286 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|