論文の概要: Adaptive Noisy Matrix Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08340v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 01:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 04:55:45.009738
• Title: Adaptive Noisy Matrix Completion
• Title（参考訳）: Adaptive Noisy Matrix Completion
• Authors: Ilqar Ramazanli
• Abstract要約: 回復を目標とする行列 $mathbfM$ は、束縛された小さな雑音を付加した低ランク行列として構成されていると仮定する。 この問題を適応的な設定で検討し、下層の低ランク部分空間と雑音付加部分空間との角度の上限を連続的に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-rank matrix completion has been studied extensively under various type of categories. The problem could be categorized as noisy completion or exact completion, also active or passive completion algorithms. In this paper we focus on adaptive matrix completion with bounded type of noise. We assume that the matrix $\mathbf{M}$ we target to recover is composed as low-rank matrix with addition of bounded small noise. The problem has been previously studied by \cite{nina}, in a fixed sampling model. Here, we study this problem in adaptive setting that, we continuously estimate an upper bound for the angle with the underlying low-rank subspace and noise-added subspace. Moreover, the method suggested here, could be shown requires much smaller observation than aforementioned method.
• Abstract（参考訳）: 低ランク行列の完備化は様々な種類で広く研究されている。 問題はノイズのある完了または正確な完了、アクティブまたはパッシブな完了アルゴリズムに分類される。 本稿では,有界型雑音を用いた適応行列補完に着目する。 回復を目標とする行列 $\mathbf{M}$ は、束縛された小さな雑音を加えた低ランク行列として構成されると仮定する。 この問題は以前、固定サンプリングモデルで \cite{nina} によって研究されてきた。 そこで本研究では,低ランク部分空間と雑音付加部分空間との角度の上限を連続的に推定する適応的な設定でこの問題を考察する。 さらに, 提案手法は, 上記の方法よりもはるかに小さな観察を必要とする。

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