論文の概要: Low-rank Tensor Estimation via Riemannian Gauss-Newton: Statistical Optimality and Second-Order Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12031v2
• Date: Tue, 27 Apr 2021 04:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 10:49:33.486791
• Title: Low-rank Tensor Estimation via Riemannian Gauss-Newton: Statistical Optimality and Second-Order Convergence
• Title（参考訳）: Riemannian Gauss-Newtonによる低ランクテンソル推定:統計的最適性と2次収束
• Authors: Yuetian Luo, Anru R. Zhang
• Abstract要約: 低タッカーランクテンソル推定のための高速な実装法を提案する。 上界に一致する決定論的推定誤差下界を提供する。 RGNの利点は、テンソル回帰とテンソルSVDという2つの機械学習アプリケーションを通して説明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.101801159418222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the estimation of a low Tucker rank tensor from a number of noisy linear measurements. The general problem covers many specific examples arising from applications, including tensor regression, tensor completion, and tensor PCA/SVD. We propose a Riemannian Gauss-Newton (RGN) method with fast implementations for low Tucker rank tensor estimation. Different from the generic (super)linear convergence guarantee of RGN in the literature, we prove the first quadratic convergence guarantee of RGN for low-rank tensor estimation under some mild conditions. A deterministic estimation error lower bound, which matches the upper bound, is provided that demonstrates the statistical optimality of RGN. The merit of RGN is illustrated through two machine learning applications: tensor regression and tensor SVD. Finally, we provide the simulation results to corroborate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, タッカー級のテンソルを, ノイズの少ない線形測定値から推定する。 一般的な問題は、テンソル回帰、テンソル完備化、テンソルPCA/SVDなど、応用から生じる多くの具体例をカバーする。 低タッカー階テンソル推定のための高速実装を備えたリーマンガウスニュートン法(RGN)を提案する。 文献におけるRGNの一般(超)線形収束保証とは違い、軽度条件下での低ランクテンソル推定に対するRGNの最初の二次収束保証を証明する。 rgnの統計的最適性を示す決定論的推定誤差が上限値に一致する。 RGNの利点は、テンソル回帰とテンソルSVDという2つの機械学習アプリケーションを通して説明される。 最後に,理論的な知見を裏付けるシミュレーション結果を提供する。

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