Fugu-MT 論文翻訳(概要): Even Simpler Deterministic Matrix Sketching

論文の概要: Even Simpler Deterministic Matrix Sketching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01780v1
Date: Thu, 3 Feb 2022 04:49:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-07 16:09:40.241205
Title: Even Simpler Deterministic Matrix Sketching
Title（参考訳）: さらに単純な決定論的マトリックススケッチ
Authors: Edo Liberty
Abstract要約: 本稿では、行列のストリームをスケッチするための周波数方向(FD)の1行の証明を提供する。より単純な証明は、ストリーム自体ではなく、行列のストリームの共分散をスケッチすることから生じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.360534864805446
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper provides a one-line proof of Frequent Directions (FD) for sketching streams of matrices. The simpler proof arises from sketching the covariance of the stream of matrices rather than the stream itself.
Abstract（参考訳）: 本稿では,行列のストリームをスケッチするために,頻出方向の1行証明(fd)を提供する。より単純な証明は、ストリーム自体よりも行列のストリームの共分散をスケッチすることから生じる。

関連論文リスト

Induced Covariance for Causal Discovery in Linear Sparse Structures [55.2480439325792]
因果モデルでは、観測データから変数間の因果関係を解き明かそうとしている。本稿では,変数が線形に疎結合な関係を示す設定のための新しい因果探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-02T04:01:38Z)
Entrywise error bounds for low-rank approximations of kernel matrices [55.524284152242096]
切り抜き固有分解を用いて得られたカーネル行列の低ランク近似に対するエントリーワイド誤差境界を導出する。重要な技術的革新は、小さな固有値に対応するカーネル行列の固有ベクトルの非局在化結果である。我々は、合成および実世界のデータセットの集合に関する実証的研究により、我々の理論を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:26:25Z)
Householder Projector for Unsupervised Latent Semantics Discovery [58.92485745195358]
Householder Projectorは、画像の忠実さを犠牲にすることなく、StyleGANがより複雑で正確なセマンティック属性を見つけるのに役立つ。プロジェクタを事前訓練したStyleGAN2/StyleGAN3に統合し、複数のベンチマークでモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-16T11:43:04Z)
Exposedness of elementary positive maps between matrix algebras [0.0]
正の線型写像 $ad_s$ は行列を $x$ から $s*xs$ に送る。 Marciniak は、写像 $ad_s$ がすべての正の線型写像の凸錐の露出線を生成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-13T23:34:34Z)
Matrix and graph representations of vine copula structures [0.0]
Vineコプラは確率分布の大部分を効率的にモデル化することができる。本稿では,それらの構造をより深く理解することに焦点を当てる。ワイン構造の完全除去順序が与えられると、常に行列で一意に表現できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-10T10:05:13Z)
Non-PSD Matrix Sketching with Applications to Regression and Optimization [56.730993511802865]
非PSDおよび2乗根行列の次元削減法を提案する。複数のダウンストリームタスクにこれらのテクニックをどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-16T04:07:48Z)
Learning-Augmented Sketches for Hessians [54.97773807211337]
第二次手法の文脈でヘッセンの学習スケッチを設計する方法を紹介します。学習したスケッチは,「学習されていない」スケッチと比較して,重要な問題に対する近似精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-24T14:50:59Z)
A graphical calculus for integration over random diagonal unitary matrices [1.5229257192293197]
テンソルネットワークダイアグラムの平均を計算するためのグラフ計算を提供する。我々は、一様ブロック置換の部分順序集合の順序構造を利用する。同様の計算法は、独立な一様符号からなるランダムベクトルに対して開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-22T06:06:51Z)
Localized sketching for matrix multiplication and ridge regression [29.61816941867831]
局所的スケッチの新たな設定において,スケッチ化された近似行列乗法とリッジ回帰を考察する。緩やかな条件下では、ブロック対角線スケッチ行列はO(安定ランク/エプシロン2)と$O(stat. dim. epsilon)$の値のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-20T04:25:32Z)
Optimal Iterative Sketching with the Subsampled Randomized Hadamard Transform [64.90148466525754]
最小二乗問題に対する反復スケッチの性能について検討する。本研究では、Haar行列とランダム化されたHadamard行列の収束速度が同一であることを示し、ランダムなプロジェクションを経時的に改善することを示した。これらの手法は、ランダム化次元還元を用いた他のアルゴリズムにも適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-03T16:17:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。