論文の概要: Two-way Spectrum Pursuit for CUR Decomposition and Its Application in Joint Column/Row Subset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06983v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 13:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 10:31:27.711415
• Title: Two-way Spectrum Pursuit for CUR Decomposition and Its Application in Joint Column/Row Subset Selection
• Title（参考訳）: CUR分解のための2方向スペクトル探索と共同カラム/ロウサブセット選択への応用
• Authors: Ashkan Esmaeili, Mohsen Joneidi, Mehrdad Salimitari, Umar Khalid, and Nazanin Rahnavard
• Abstract要約: 本稿では,列列選択と行サブセット選択の同時選択の問題に対処する。 実際の列/行のサブセットを選択することで、列/行の最も構造的な情報をキャプチャするための反復的なアプローチが提案されている。 認知無線ネットワークにおける通信路とセンサ選択へのTWSPの適用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.649210683629127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of simultaneous column and row subset selection is addressed in this paper. The column space and row space of a matrix are spanned by its left and right singular vectors, respectively. However, the singular vectors are not within actual columns/rows of the matrix. In this paper, an iterative approach is proposed to capture the most structural information of columns/rows via selecting a subset of actual columns/rows. This algorithm is referred to as two-way spectrum pursuit (TWSP) which provides us with an accurate solution for the CUR matrix decomposition. TWSP is applicable in a wide range of applications since it enjoys a linear complexity w.r.t. number of original columns/rows. We demonstrated the application of TWSP for joint channel and sensor selection in cognitive radio networks, informative users and contents detection, and efficient supervised data reduction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,列と行の同時選択の問題に対処する。 行列の列空間と行空間は、それぞれその左特異ベクトルと右特異ベクトルによって分割される。 しかし、特異ベクトルは行列の実際の列/行に含まれない。 本稿では,実際の列/行のサブセットを選択することにより,列/行の最も構造的な情報をキャプチャする反復的手法を提案する。 このアルゴリズムは、CUR行列分解の正確な解を提供する双方向スペクトル探索(TWSP)と呼ばれる。 TWSPは線形複雑性 w.r.t を持つため、幅広い応用に適用できる。 オリジナルの列/行の数。 認知無線ネットワークにおける通信路とセンサの選択,情報ユーザとコンテンツ検出,効率的な教師付きデータ削減のためのTWSPの適用を実証した。

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