On the Convergence of Block Majorization-Minimization Algorithms on the Grassmann Manifold
The Majorization-Minimization (MM) framework is widely used to derive efficient algorithms for specific problems that require the optimization of a cost function (which can be convex or not). It is based on a sequential optimization of a surrogate function over closed convex sets. A natural extensio...
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Veröffentlicht in: | IEEE signal processing letters 2024, Vol.31, p.1314-1318 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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