論文の概要: On the Efficient Implementation of the Matrix Exponentiated Gradient Algorithm for Low-Rank Matrix Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10469v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 19:14:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:19:05.209257
• Title: On the Efficient Implementation of the Matrix Exponentiated Gradient Algorithm for Low-Rank Matrix Optimization
• Title（参考訳）: 低ランク行列最適化のための行列指数勾配アルゴリズムの効率的な実装について
• Authors: Dan Garber, Atara Kaplan
• Abstract要約: スペクトル上の凸最適化は、機械学習、信号処理、統計学に重要な応用がある。 低ランク行列による最適化に適したMEGの効率的な実装を提案し、各イテレーションで単一の低ランクSVDのみを使用する。 また,本手法の正しい収束のための効率よく計算可能な証明書も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.858608065417663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convex optimization over the spectrahedron, i.e., the set of all real $n\times n$ positive semidefinite matrices with unit trace, has important applications in machine learning, signal processing and statistics, mainly as a convex relaxation for optimization with low-rank matrices. It is also one of the most prominent examples in the theory of first-order methods for convex optimization in which non-Euclidean methods can be significantly preferable to their Euclidean counterparts, and in particular the Matrix Exponentiated Gradient (MEG) method which is based on the Bregman distance induced by the (negative) von Neumann entropy. Unfortunately, implementing MEG requires a full SVD computation on each iteration, which is not scalable to high-dimensional problems. In this work we propose efficient implementations of MEG, both with deterministic and stochastic gradients, which are tailored for optimization with low-rank matrices, and only use a single low-rank SVD computation on each iteration. We also provide efficiently-computable certificates for the correct convergence of our methods. Mainly, we prove that under a strict complementarity condition, the suggested methods converge from a "warm-start" initialization with similar rates to their full-SVD-based counterparts. Finally, we bring empirical experiments which both support our theoretical findings and demonstrate the practical appeal of our methods.
• Abstract（参考訳）: spectrahedron上の凸最適化、すなわち、単位トレースを持つすべての実$n\times n$正半定行列の集合は、機械学習、信号処理、統計学において重要な応用であり、主に低ランク行列による凸緩和のために用いられる。 これはまた、非ユークリッド法がユークリッド法に対して著しく好まれる凸最適化のための一階法の理論、特に(負の)フォン・ノイマンのエントロピーによって引き起こされるブレグマン距離に基づく行列指数勾配(meg)法の理論の最も顕著な例の1つである。 残念ながら、MEGの実装には各イテレーションで完全なSVD計算が必要である。 本稿では,低ランク行列の最適化に適した決定的勾配と確率的勾配を併用したMEGの効率的な実装を提案し,各イテレーションで1つの低ランクSVD計算のみを使用する。 また,本手法の正しい収束のための効率よく計算可能な証明書も提供する。 主に,厳密な相補条件下では,提案手法が完全svdベースと類似した「ウォームスタート」初期化から収束することを証明する。 最後に,我々の理論的知見を裏付ける実証実験を行い,本手法の実用的魅力を実証する。

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