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A stochastic proximal point algorithm for total variation regularization over large scale graphs

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Résumé

The total-variation (TV) regularizer is often used to promote the structured sparsity of a given real function over the vertices of a non-directed graph. Indeed, the proximity operator associated with TV regularizer promotes sparsity of the function discrete gradient. Although quite affordable in the special case of one-dimensional (1D) graphs, the computation of the proximity operator for general large scale graphs can be demanding. In this paper, we propose a stochastic algorithm for solving this problem over large graphs with a moderate iteration complexity. The algorithm consists in properly selecting random paths in the graph and computing 1D-proximity operators over these paths. Convergence of the algorithm is related to recent results on stochastic proximal point algorithms.

langue originaleAnglais
titre2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control, CDC 2016
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages4490-4495
Nombre de pages6
ISBN (Electronique)9781509018376
Les DOIs
étatPublié - 27 déc. 2016
Modification externeOui
Evénement55th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2016 - Las Vegas, États-Unis
Durée: 12 déc. 201614 déc. 2016

Série de publications

Nom2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control, CDC 2016

Une conférence

Une conférence55th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2016
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeLas Vegas
période12/12/1614/12/16

Empreinte digitale

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