確率的および私的非凸異常値-ロバストPCA【JST・京大機械翻訳】

Maunu Tyler; Yu Chenyu; Lerman Gilad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208819194119 整理番号：22P0305926

確率的および私的非凸異常値-ロバストPCA【JST・京大機械翻訳】

Stochastic and Private Nonconvex Outlier-Robust PCA

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発行年： 2022年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月17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)

異常値ロバストPCAのための理論的に保証された確率的方法を開発する。異常値-ロバストPCAは,異常値で崩壊するデータセットから,基礎となる低次元線形部分空間を追求する。著者らは,Grassmannian多様体上の確率的測地勾配降下を含む著者らの方法が,新しい収束解析の発展を通して,様々な状況における基礎となる部分空間を収束し,回復させることを示した。この方法の主な応用は,確率的勾配法の中でGauss雑音機構を用いる異常値ロバストPCAのための有効な微分プライベートアルゴリズムである。著者らの結果は,別の凸アプローチに対する非凸法の利点を強調して,差分的プライベート設定におけるこの問題を解決する。合成およびスタイロ化データの実験はこれらの結果を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 人工知能

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