Linear embeddings of low-dimensional subsets of a Hilbert space to $\mathbb{R}^m$

Abstract : We consider the problem of embedding a low-dimensional set, M, from an infinite-dimensional Hilbert space to a finite-dimensional space. Defining appropriate random linear projections, we construct a linear map which has the restricted isometry property on the secant set of M, with high probability for a number of projections essentially proportional to the intrinsic dimension of M.
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SPARS15 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2015, Cambridge, United Kingdom
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Contributeur : Gilles Puy <>
Soumis le : vendredi 29 mai 2015 - 11:14:01
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:22
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 avril 2017 - 17:39:13

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Gilles Puy, Mike E. Davies, Rémi Gribonval. Linear embeddings of low-dimensional subsets of a Hilbert space to $\mathbb{R}^m$. SPARS15 - Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations, Jul 2015, Cambridge, United Kingdom. 〈hal-01157992〉

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