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J-GLOBAL ID：201502277757100100   整理番号：15A0229667

テンソル補完に対する折りたたみ凹罰則化手法

Folded-concave penalization approaches to tensor completion

著者 (6件)： CAO Wenfei (School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security ...) ,  WANG Yao (School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security ...) ,  YANG Can (Dep. of Mathematics, Hong Kong Baptist Univ., Kowloon, Hong Kong) ,  CHANG Xiangyu (School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security ...) ,  HAN Zhi (Shenyang Inst. of Automation, Chinese Acad. of Sciences, Shenyang 110016, CHN) ,  XU Zongben (School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security ...)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 152  ページ： 261-273  発行年： 2015年03月25日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 行列補完あるいはテンソル補完問題に関わる既存研究は結果として生じる凸最適化問題の計算効率のために,通常核型ノルム罰則化フレームワーク下にある。折りたたみ凹罰則化法はそれらのよい実用特性や理論特性のために,スパース学習問題において驚くべき発展を見せている。折りたたみ凹罰則化法の同じ観点を共有するために,テンソルデータにおける欠測値を評価するための折りたたみ凹罰則を用いた新しいテンソル補完モデルを提案した。新しいモデルでは2つの典型的な折りたたみ凹罰則,ミニマックス凹付加(MCP)罰則と滑らかに切り取られた絶対偏差(SCAD)罰則を用いた。結果として生じる非凸最適化問題を解くために,提案モデルの局所最適を効率的に探索する2ステップLLA戦略を結合する,局所線形近似-拡張Lagrange乗数(LLA-ALM)アルゴリズムを開発した。さらに,精度とロバスト性に関して核型ノルム罰則法を上回る提案法の優位性を示すために相転移,合成データ集合,実画像・映像データ集合を用いた数値実験を与えた。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化問題 ,  補完 ,  テンソル ,  折畳み構造 ,  数学モデル ,  *機械学習 ,  ペナルティ関数 ,  探索問題 ,  Lagrange乗数法 ,  実験 ,  評価試験
準シソーラス用語： テンソル補完 ,  テンソル補完モデル ,  数値実験 ,  *凸最適化問題

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： テンソル ,  補完 ,  折りたたみ ,  罰則 ,  手法