L1-minimization algorithm for Bayesian online compressed sensing (2017)
- Authors:
- Autor USP: VICENTE, RENATO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.3390/e19120667
- Subjects: MATEMÁTICA APLICADA; INFERÊNCIA BAYESIANA
- Keywords: compressed sensing; L1-minimization; online learning; Bayesian inference
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Conference titles: International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering - MaxEnt 2017
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ROSSI, Paulo e VICENTE, Renato. L1-minimization algorithm for Bayesian online compressed sensing. Entropy. Basel: MDPI. Disponível em: https://doi.org/10.3390/e19120667. Acesso em: 25 mar. 2026. , 2017 -
APA
Rossi, P., & Vicente, R. (2017). L1-minimization algorithm for Bayesian online compressed sensing. Entropy. Basel: MDPI. doi:10.3390/e19120667 -
NLM
Rossi P, Vicente R. L1-minimization algorithm for Bayesian online compressed sensing [Internet]. Entropy. 2017 ; 19( 12): 1-10.[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e19120667 -
Vancouver
Rossi P, Vicente R. L1-minimization algorithm for Bayesian online compressed sensing [Internet]. Entropy. 2017 ; 19( 12): 1-10.[citado 2026 mar. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e19120667 - Hunter-gatherer population structure and the evolution of contingent cooperation
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