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J-GLOBAL ID：201702262325298070   整理番号：17A1749462

マトリックス補完モデルとそのアルゴリズムの研究についてレビューした。【JST・京大機械翻訳】

Survey on Matrix Completion Models and Algorithms

著者 (2件)： Chen Lei (南京航空航天大学計算机科学与技術学院,江蘇南京210016;江蘇省无線伝感网高技術研究重点実験室(南京郵電大学),江蘇南京210003;南京郵電大学計算机学院,江蘇南京210003) ,  Chen Songcan (南京航空航天大学計算机科学与技術学院,江蘇南京,210016)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 28  号： 6  ページ： 1547-1564  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、圧縮センシング技術の信号処理分野における巨大な成功により、それに由来するマトリックス補完技術は機械学習分野の研究の焦点になり、多くの研究者がマトリックス補完問題に対して大量の効果がある研究が展開されている。マトリックス補完技術の開発規則をより良く把握するために,マトリックス補完理論と工学的応用の組合せを促進するために,マトリックス補完モデルとそのアルゴリズムについてレビューした。最初に,マトリックス補完技術を追跡し,圧縮センシングからマトリックス補完までの自然進化の過程を紹介し,圧縮センシング理論の発展がマトリックス補完理論の形成に基礎を築いたことを指摘した。第二に,非凸非平滑ランク関数緩和の観点から,既存のマトリックス補完モデルを分類し,具体的応用のためのマトリックス補完全問題モデリングのための考え方を提供した。次に,マトリックス補完モデルを解くために適用される代表的最適化アルゴリズムについて述べ,その目的は,様々なマトリックス補完モデルの最適化技法を本質的に理解することにより,応用問題のためのマトリックス補完モデルを解くことにある。最後に,マトリックス補完モデルとそのアルゴリズムの既存の問題を分析し,可能な解決策を提案し,将来の研究方向を展望した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  緩和現象 ,  信号処理 ,  *アルゴリズム ,  機械学習 ,  最適化手法 ,  凸形
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sparse learning ,  matrix completion ,  compressed sensing ,  matrix decomposition ,  stochastic optimization

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： マトリックス補完 ,  モデル ,  アルゴリズム ,  研究 ,  レビュー