抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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マトリックス完成は,画像修復と個人化推薦システムなどのために広く使用されている技術である。本研究では,より速いランダム化特異値分解(RSvD)を用いてマトリックス完了を加速することに焦点を当てた。最初に,2つの高速ランダム化アルゴリズム(rSVD-PIとrSVDBKI)を,疎行列を扱うために提案した。それらは,eigSVD手順といくつかの加速スキルを使用する。次に,rSVD-BKIアルゴリズムと新しい部分空間リサイクリング技術によって,著者らは,より速いマトリックス完成を実現するために,[1]における特異値閾値化(SVT)方法を加速した。実験は,提案したRSvDアルゴリズムが基本的RSvDアルゴリズム[2]より6X速く,同じ精度を保つことを示した。画像修復と映画評価問題のために,提案した加速SVTアルゴリズムは,正確さの損失なしで,SVDsとlansvdを用いる方法より,それぞれ15Xと8X少ないCPU時間を消費した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
