低Tuckerランクテンソル回復のための確率的反復ハード閾値化【JST・京大機械翻訳】

Grotheer Rachel; Li Shuang; Ma Anna; Needell Deanna; Qin Jing

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203154044372 整理番号：22P0077690

低Tuckerランクテンソル回復のための確率的反復ハード閾値化【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Iterative Hard Thresholding for Low-Tucker-Rank Tensor Recovery

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発行年： 2019年09月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

低ランクテンソル回復問題は信号処理と機械学習の多くの応用で広く研究されている。Tucker分解はテンソルフレームワークにおける最も一般的な分解の1つとして知られている。近年,研究者は,低Tuckerランクテンソル回復の問題に取り組むための多くの最先端アルゴリズムを開発した。確率的勾配降下と確率的反復ハード閾値化のような確率的アルゴリズムの好ましい特性によって動機づけられて,著者らは,その線形測定から低Tuckerランクテンソルを回復する問題に取り組むために,よく知られた確率的反復ハード閾値アルゴリズムをテンソルフレームワークに拡張した。また,提案した方法に対する線形収束解析を開発し,合成データと実データの両方を用いて一連の実験を行い,提案した方法の性能を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算

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