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2013-05-23 12:21
求翻译：However,the l0-minimization is non-convex As the closest convex relaxation,the l1-norm regularizer R(x) is widely adopted leading to the following SRM based super-resolution model:是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
- 离问题结束还有
However,the l0-minimization is non-convex As the closest convex relaxation,the l1-norm regularizer R(x) is widely adopted leading to the following SRM based super-resolution model:
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
然而，在10 -最小是非凸随着接近凸松弛时， L1范数正则化R（ x）的广泛采用，导致下面的SRM基于超分辨率模型：
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2013-05-23 12:23:18
正在翻译，请等待...
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2013-05-23 12:24:58
然而，是non-convex作为最接近的凸面放松， l1准则regularizer R x(广泛) 被采取带领以下SRM基于超级决议模型的l0低估：
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2013-05-23 12:26:38
然而，l0 最小化非凸作为最接近凸松弛，l1 范数正规化 R(x) 是广泛采用下面的开关磁阻电机基于超分辨率模型导致：
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2013-05-23 12:28:18
正在翻译，请等待...
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