Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Perturbation Bound on the Subspace Estimator from Canonical Projections

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

Optimal Spectral Transitions in High-Dimensional Multi-Index Models [21.56591917674864]
本稿では,この問題に適したメッセージパッシング方式の線形化に基づくスペクトルアルゴリズムを提案する。本研究では,提案手法が最適復元しきい値を達成することを示す。数値実験と厳密な理論的枠組みによって支援され、我々はマルチインデックスモデルにおける弱い学習可能性の計算限界における臨界ギャップを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-04T18:15:51Z)
Bias-Corrected Joint Spectral Embedding for Multilayer Networks with Invariant Subspace: Entrywise Eigenvector Perturbation and Inference [0.0]
本稿では、新しいバイアス補正型共同スペクトル埋め込みアルゴリズムを用いて、異種多重ネットワーク間の不変部分空間を推定する。提案アルゴリズムは、閉形式バイアス式を利用して、正方形ネットワーク隣接行列の和の対角偏差を校正する。提案アルゴリズムのエントリワイドな部分空間摂動境界を含むエントリワイドな部分空間推定理論の完全なレシピを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T03:36:55Z)
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)
Quantization of Large Language Models with an Overdetermined Basis [73.79368761182998]
本稿では,嘉心表現の原理に基づくデータ量子化アルゴリズムを提案する。以上の結果から, カシ量子化はモデル性能の競争力や優れた品質を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-15T12:38:46Z)
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)
Intrinsic Bayesian Cramér-Rao Bound with an Application to Covariance Matrix Estimation [49.67011673289242]
本稿では, 推定パラメータが滑らかな多様体内にある推定問題に対して, 新たな性能境界を提案する。これはパラメータ多様体の幾何学と推定誤差測度の本質的な概念を誘導する。
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)
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)
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。