Foreword
Preface
Acknowledgements
1 Introduction
2 Sparse Signal Models
3 Convex Methods for Sparse Signal Recovery
4 Convex Methods for Low-Rank Matrix Recovery
5 Decomposing Low-Rank and Sparse Matrices
6 Recovering General Low-Dimensional Models
7 Nonconvex Methods for Low-Dimensional Models
8 Convex Optimization for Structured Signal Recovery
9 Nonconvex Optimization for High-Dimensional Problems
10 Magnetic Resonance lmaging
11 Wideband Spectrum Sensing
12 Scientific lmaging Problems
13 Robust Face Recognition
14 Robust Photometric Stereo
15 Structured Texture Recovery
16 Deep Networks for Classification
Appendices
Appendix A Facts from Linear Algebra and Matrix Analysis
Appendix B Convex Sets and Functions
Appendix C Optimization Problems and Optimality Conditions
Appendix D Methods for Optimization
Appendix E Facts from High-Dimensional Statistics
References
List of Symbols
Index
John Wright [저]
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