論文の概要: Robust Matrix Completion with Mixed Data Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12415v1
• Date: Mon, 25 May 2020 21:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 05:48:09.039641
• Title: Robust Matrix Completion with Mixed Data Types
• Title（参考訳）: 混合データ型によるロバスト行列補完
• Authors: Daqian Sun, Martin T. Wells
• Abstract要約: 我々は,データ型が混在する部分的なエントリを持つ構造的低ランク行列を復元する問題を考察する。 ほとんどのアプローチは、基礎となる分布は1つしかないと仮定し、低階の制約は、行列 Satten Norm によって正則化される。 本稿では, 並列化に適したアルゴリズムフレームワークとともに, 高い回復保証を有する計算可能な統計手法を提案し, 混合データ型に対する部分的に観測されたエントリを持つ低階行列を1ステップで復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the matrix completion problem of recovering a structured low rank matrix with partially observed entries with mixed data types. Vast majority of the solutions have proposed computationally feasible estimators with strong statistical guarantees for the case where the underlying distribution of data in the matrix is continuous. A few recent approaches have extended using similar ideas these estimators to the case where the underlying distributions belongs to the exponential family. Most of these approaches assume that there is only one underlying distribution and the low rank constraint is regularized by the matrix Schatten Norm. We propose a computationally feasible statistical approach with strong recovery guarantees along with an algorithmic framework suited for parallelization to recover a low rank matrix with partially observed entries for mixed data types in one step. We also provide extensive simulation evidence that corroborate our theoretical results.
• Abstract（参考訳）: 混合データ型を持つ部分観測エントリを持つ構造化低ランク行列を復元する行列補完問題を考える。 解の大半は、行列内のデータの基底分布が連続である場合に強い統計的保証を持つ計算可能な推定器を提案している。 最近のいくつかのアプローチでは、これらの推定子を使って、基礎となる分布が指数関数族に属する場合に拡張している。 これらのアプローチのほとんどは、基礎となる分布が1つしかないと仮定し、低階の制約は行列のシャッテンノルムによって正規化される。 本稿では, 並列化に適したアルゴリズムフレームワークとともに, 高い回復保証を有する計算可能な統計手法を提案し, 混合データ型に対する部分的に観測されたエントリを持つ低階行列を1ステップで復元する。 また、我々の理論結果を裏付ける広範なシミュレーション証拠も提供する。

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