Fugu-MT 論文翻訳(概要): Matrix Completion with Sparse Noisy Rows

論文の概要: Matrix Completion with Sparse Noisy Rows

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01530v1
Date: Fri, 1 Apr 2022 05:45:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-08 07:07:58.030285
Title: Matrix Completion with Sparse Noisy Rows
Title（参考訳）: Sparse Noisyows を用いたマトリックスコンプリート
Authors: Jafar Jafarov
Abstract要約: 非退化雑音モデル下での高精度な低ランク化について検討する。本稿では,各行が列の代わりにランダムノイズを受けることができると仮定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Exact matrix completion and low rank matrix estimation problems has been studied in different underlying conditions. In this work we study exact low-rank completion under non-degenerate noise model. Non-degenerate random noise model has been previously studied by many researchers under given condition that the noise is sparse and existing in some of the columns. In this paper, we assume that each row can receive random noise instead of columns and propose an interactive algorithm that is robust to this noise. We show that we use a parametrization technique to give a condition when the underlying matrix could be recoverable and suggest an algorithm which recovers the underlying matrix.
Abstract（参考訳）: 厳密な行列完了と低位行列推定問題は、異なる基底条件で研究されている。本研究では, 非縮退性雑音モデルを用いて, 完全低ランク化について検討する。非退化ランダムノイズモデルはこれまで、ノイズがスパースであり、いくつかの列に存在するという条件の下で多くの研究者によって研究されてきた。本稿では,各行が列の代わりにランダムノイズを受信できると仮定し,この雑音に対して頑健な対話型アルゴリズムを提案する。本研究では,パラメータ化手法を用いて,基礎となる行列を復元可能な条件を与え,基礎となる行列を復元するアルゴリズムを提案する。

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