稀疏编码：LASSO，近端梯度优化（PGD），迭代软阈值算
法（ISTA），L-Lipsch。。。
在⽤到稀疏编码时，难免会提到以下概念：
（1）LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operatior): 最⼩绝对收缩选择算⼦。这个名词听名字⽐较唬⼈，很⾼⼤上的样⼦，其实本质很简单，就是给⼀个解向量增加⼀个L1范数约束，使解向量的元素尽可能稀疏（0元素越多越好）。L1范数就是⼀个向量的各元素的绝对值之和。
交通事故流程（2）近端梯度下降（Proximal Gradient Descent, PGD），也可以称为近端梯度优化：听着也很⾼⼤上。其实质就是，当⼀个损失函数⽐较复杂时，我们把这个损失函数的某个点处⽤泰勒公式展开为⼆次函数，⽤于拟合这个损失函数的局部区域的形状。这样，我们就可以在这个点的附近区域，通过求泰勒公式展开的⼆次函数的最优解来求损失函数在这个点的近邻区域的局部最优解。PGD可⾏的⼀个前提是损失函数在局部满⾜L-Lipschitz条件，L-Lipschitz条件将在下⾯被介绍。
所以，“近端”表⽰的是局部区域，在损失函数曲线上的⼀个泰勒展开点的近端/附近。
“近端梯度优化”：在损失函数曲线上的⼀个点的附近进⾏泰勒展开，通过执⾏梯度优化寻找局部最优解。
⼀个典型的图像如下所⽰：
由以上可见，近端梯度优化得到的是⼀个局部区域的最优解，不是全局最优解。当⼀个函数最终是凸的的时候，我们可以通过迭代这⼀PGD过程，寻找到全局最优解。
为什么会在稀疏编码中⽤到近端梯度下降？
因为稀疏编码的损失函数中包含L1范数，L1范数是凸的但是不是处处可导（在0处不可导），因此我们⽆法直接⽤梯度下降法求解。近端梯度下降法提供了⼀种解决思路。
（3）软阈值（soft thresholding）
偶遇英语⽆论是软阈值（soft thresholding）还是硬阈值（hard thresholding），都是对绝对值的阈值化。软阈值化之后的得到的曲线更平滑，消除了跃变。
在自己的岗位上为什么会在稀疏编码的求解中⽤到软阈值？
因为：LASSO中包含L1范数，在⽤近端梯度下降法求解时，会遇到绝对值求导数的情况，⽽绝对值求导得到的是⼀个符号函数，所以最终会涉及到⼀个分情况讨论的情况，这个步骤产⽣了软阈值操作。
卡斯帕罗夫>关于端午节
重阳诗句（4）迭代软阈值算法（ISTA）
稀疏编码的优化过程中要⽤到近端梯度下降算法，这是⼀个迭代优化的过程，⽽每⼀次近端梯度下降的过程中都因为L1范数求导的原因要⽤到软阈值分析，因此这整个过程被称为迭代软阈值算法（Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm）（“Shrinkage 收缩”与“soft 软”可通⽤？不是很清楚）。
（5）L-Lipschitz条件
L-Lipschitz条件是⼀个⽐连续平滑更强的条件，
理解⽅式1：⼀个曲线上任意两点处的 导数的距离 ⽐上这两点之间的欧式距离 有上界。
钻山洞教案理解⽅式2：如果上式两端同开根号，则可以描述为 该函数的⼆阶导有限/有上界。
铁路工厂2备注：关于稀疏编码求解的详细推导过程，可参考博客：， 写的⾮常详细。
