کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
406891 | 678114 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Recurrent networks for compressive sampling
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های مجازی برای نمونه گیری فشاری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدار عصبی، ثبات
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper develops two neural network models, based on Lagrange programming neural networks (LPNNs), for recovering sparse signals in compressive sampling. The first model is for the standard recovery of sparse signals. The second one is for the recovery of sparse signals from noisy observations. Their properties, including the optimality of the solutions and the convergence behavior of the networks, are analyzed. We show that for the first case, the network converges to the global minimum of the objective function. For the second case, the convergence is locally stable.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 129, 10 April 2014, Pages 298–305
Journal: Neurocomputing - Volume 129, 10 April 2014, Pages 298–305
نویسندگان
Chi-Sing Leung, John Sum, A.G. Constantinides,