論文の概要: A Perturbation Bound on the Subspace Estimator from Canonical
Projections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14278v1
- Date: Tue, 28 Jun 2022 20:22:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-30 20:05:24.720889
- Title: A Perturbation Bound on the Subspace Estimator from Canonical
Projections
- Title(参考訳): 標準射影による部分空間推定器の摂動境界
- Authors: Karan Srivastava and Daniel L. Pimentel-Alarc\'on
- Abstract要約: この基本的な結果は、行列の完備化、部分空間クラスタリング、および関連する問題に重要な意味を持つ。
本稿では,雑音によって汚染された標準射影のサブセットから得られる最適部分空間推定器に束縛された摂動を導出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper derives a perturbation bound on the optimal subspace estimator
obtained from a subset of its canonical projections contaminated by noise. This
fundamental result has important implications in matrix completion, subspace
clustering, and related problems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ノイズによって汚染された正準射影の部分集合から得られる最適部分空間推定器上の摂動を導出する。
この基本的な結果は、行列補完、部分空間クラスタリング、および関連する問題に重要な意味を持つ。
関連論文リスト
- Analysis of singular subspaces under random perturbations [3.6626323701161665]
我々はWedin-Davis-Kahan定理を完全に一般化した方法で拡張し、任意のユニタリ不変行列ノルムに適用する。
本稿では,ガウス混合モデルとサブマトリクス局所化問題の文脈において,これらの知見の実用的意義について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T08:30:25Z) - Sparse PCA with Oracle Property [115.72363972222622]
新規な正規化を伴うスパースPCAの半定緩和に基づく推定器群を提案する。
我々は、家族内の別の推定器が、スパースPCAの標準半定緩和よりも、より急激な収束率を達成することを証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T02:52:54Z) - Natural Bayesian Cram\'er-Rao Bound with an Application to Covariance
Estimation [53.28838377722963]
推定パラメータが多様体内にあり、先行分布に従う場合、新しいCram'er-Rao Bound (CRB) を開発する。
この導出は、幾何学的性質に基づく誤差基準とこの新しい境界との間の自然な不等式をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T15:17:13Z) - Approximation of optimization problems with constraints through kernel
Sum-Of-Squares [77.27820145069515]
我々は、点的不等式が非負の kSoS 関数のクラス内で等式となることを示す。
また, 等式制約に焦点をあてることで, 散乱不等式を用いることで, 制約のサンプリングにおける次元性の呪いを軽減することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T10:30:04Z) - On Projections to Linear Subspaces [0.0]
異なる次元の明示的な部分空間への線形射影の未探検深度について検討する。
その結果はユークリッド距離と内積の新たな境界族となる。
本研究は,これらの境界の質を実証するとともに,本質的次元推定との密接な関係について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T07:56:59Z) - Sparse Nonnegative Tucker Decomposition and Completion under Noisy
Observations [22.928734507082574]
本研究では, 雑音下での非負データ回復のための, スパース非負のタッカー分解と補修法を提案する。
我々の理論結果は既存のテンソル法や行列法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T13:29:14Z) - Semi-Supervised Subspace Clustering via Tensor Low-Rank Representation [64.49871502193477]
本稿では,初期監視情報を同時に拡張し,識別親和性行列を構築することのできる,新しい半教師付きサブスペースクラスタリング手法を提案する。
6つの一般的なベンチマークデータセットの総合的な実験結果から,本手法が最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-21T01:47:17Z) - Dencentralized learning in the presence of low-rank noise [57.18977364494388]
ネットワーク内のエージェントが収集した観測は、観測ノイズや干渉のために信頼性が低い。
本稿では,各ノードが自身の観測の信頼性を向上させる分散アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T09:13:57Z) - Uncertainty Quantification For Low-Rank Matrix Completion With
Heterogeneous and Sub-Exponential Noise [2.793095554369281]
ヘテロジニアスおよびサブ指数ノイズによる低ランク行列補完の問題は、現代商業における多くの応用に特に関係している。
例えば、パネル販売データやレコメンデーションエンジンなどのWebコマースシステムから収集したデータなどがある。
ここでは、観測ノイズが不均一な部分指数である場合の推定行列成分の分布を特徴付け、この分布に対する明示的な公式を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T20:25:07Z) - Effective Data-aware Covariance Estimator from Compressed Data [63.16042585506435]
本研究では,データ対応重み付きサンプリングベース共分散行列推定器,すなわち DACE を提案し,非バイアス共分散行列推定を行う。
我々は、DACEの優れた性能を示すために、合成データセットと実世界のデータセットの両方で広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-10T10:10:28Z) - A Critique of Self-Expressive Deep Subspace Clustering [23.971512395191308]
サブスペースクラスタリング(Subspace clustering)は、線形サブスペースの和集合上でサポートされているデータをクラスタリングするために設計された、教師なしクラスタリング技術である。
従来の作業では適切に対処されていなかったこのアプローチには,潜在的な欠陥がいくつかあることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T00:14:59Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。