this package supports the following STM32L010x4, STM32L010x6, STM32L010x8, STM32L010xB, STM32L011xx, STM32L021xx, STM32L031xx, STM32L041xx, STM32L051xx, STM32L052xx, STM32L053xx, STM32L061xx, STM32L062xx, STM32L063xx, STM32L071xx, STM32L072xx, STM32L073xx, STM32L081xx, STM32L082xx and STM32L083xx devices.

基于L0稀疏约束的图像滤波算法，具有各项异性，是图像分割、目标检测等任务的基础

本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。 我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。 我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。 还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。 两个例子是用来证实理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。

一种比l1算法更快速有效的算法，更好的稀疏性！在人脸识别取得很好的效果。

matlab中存档算法代码L0动机的低秩稀疏子空间（LRSSC） 概述 在MATLAB中提出的GMC-LRSSC和L0-LRSSC的MATLAB实现。 GMC-LRSSC通过使用基于最小最大凹（GMC）罚函数的多元泛化的正则化来解决子空间聚类问题。 L0-LRSSC解决了Schatten-0和L0准规范的正则化目标。 为了运行建议的算法，提供了示例脚本和数据（run_dataset_name脚本）。 数据集 本文中使用的数据集可在“数据集”目录中找到。 数据集目录包括来自的扩展Yale B数据集，来自的USPS数据集，来自的MNIST数据集以及来自UCI机器学习存储库（）的ISOLET1数据集。 引用 在研究工作中使用代码时，请引用Maria Brbic和Ivica Kopriva撰写的“ℓ₀-动机低秩稀疏子空间聚类”。 @article{brbic2018, title={$\ell_0$-Motivated Low-Rank Sparse Subspace Clustering}, author={Brbi\'c, Maria and Kopriva, Ivica}, journa

STM32最新L0系列固件包V1.11.0，官方下载资源，保证完整性，供大家快捷下载所需，下载即可使用，具体操作可问度娘。

对比传统的归一化最小均方算法（NLMS），系数比例自适应算法（PNLMS）拥有较快的初始收敛速度，但是PNLMS无法很好处理稀疏系统辨识问题。因此基于L0范数的IPNLMS(L0-IPNLMS)算法被提出，本文对L0-IPNLMS算法提出改进以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性，通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数比例NLMS滤波算法，仿真结果表明提出的算法拥有更好的收敛性和稳态误差。

通过L0对文本图像进行模糊处理

用于图像平滑的自适应正则化范数

Keil.STBlueNRG-1_DFP.1.2.0,Keil.STM32L0xx_DFP.2.0.0.pack,Keil.STM32L1xx_DFP.1.2.0.pack,Keil.STM32L4xx_DFP.2.0.0.pack,Keil.STM32W1xx_DFP.1.0.0.pack,固件包库，DFP文件