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J-GLOBAL ID：202002215704686021   整理番号：20A0286752

低ランク行列を近似するためのランダム化ULV分解【JST・京大機械翻訳】

Randomized ULV Decomposition for Approximating Low-Rank Matrices

著者 (2件)： Kaloorazi Maboud F. (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,China) ,  Chen Jie (School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSPCC  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ランダム化ランク-k ULV(RR-ULV)分解と呼ばれる低ランク行列近似アルゴリズムを提示した。本研究の基本は,大入力行列の近似を構築するための効率的な戦略を提供するランダム化サンプリングパラダイムの開発である。提案したRR-ULVは,計算的に効率的で,ロバストで,非常に正確であり,現代の計算プラットフォームも利用できる。RR-ULVをランダムに生成したデータと実世界データに適用した。低ランク画像を再構成し,さらにロバスト主成分分析タスクを解いて,その有効性と効率を検証した。実験結果はRR-ULVが既存の方法より優れていることを実証した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  *ロバスト性 ,  再構成 ,  有効性
準シソーラス用語： 近似アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 行列 ,  近似 ,  ランダム化 ,  分解