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J-GLOBAL ID：202102267817353119   整理番号：21A0240321

補助情報による指数関数ファミリーテンソル完備化【JST・京大機械翻訳】

Exponential family tensor completion with auxiliary information

著者 (2件)： Yang Jichen (School of Data Science, Fudan University, Shanghai, 200433, China) ,  Zhang Nan (School of Data Science, Fudan University, Shanghai, 200433, China)
資料名： Stat  (Stat)
巻： 9  号： 1  ページ： e296  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2748A  ISSN： 2049-1573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： テンソルデータ解析において,テンソル完了は最も重要なタスクであり,部分観測テンソルの欠落エントリを埋めることを狙った。多くの実際の応用において,二値または計数データのような非Gaussデータがしばしば収集されている。したがって,観測が通常分布し,最小二乗ベースアプローチでテンソル完了を定式化すると仮定することは不適切である。本論文では,指数関数的ファミリー分布から非Gaussデータに対するExpCPと呼ぶ新しいテンソル完了法を開発した。ペナルティ尤度推定のフレームワークの下で,著者らは潜在的自然パラメータのテンソルが低ランク構造を許容することを仮定し,さらに補助情報を統合することによって正則化を誘導した。さらに,最適化問題を解くために乗算器の交互方向法に基づく効率的なアルゴリズムを提案した。アルゴリズム収束結果を確立し,GDELTソーシャルイベント研究に関する包括的シミュレーションと実際のデータ解析による提案の有効性を実証した。経験的結果は,著者らの方法が効率的計算と同様に改良モデリング戦略を提供することを示した。Copyright 2021 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  *テンソル ,  最適化問題 ,  乗算器 ,  *指数関数 ,  因数分解 ,  データ解析 ,  正則化 ,  有効性 ,  定式化 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 指数関数ファミリーモデル ,  一般化線形モデリング ,  ペナルティ付き尤度 ,  テンソル完成 ,  テンソル因数分解

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 指数関数 ,  ファミリー ,  テンソル