論文の概要: Adaptive Latent Factor Analysis via Generalized Momentum-Incorporated Particle Swarm Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02423v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 03:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 12:04:00.035249
• Title: Adaptive Latent Factor Analysis via Generalized Momentum-Incorporated Particle Swarm Optimization
• Title（参考訳）: 一般化 Momentum-Incorporated Particle Swarm Optimization による適応潜在因子解析
• Authors: Jiufang Chen, Ye Yuan
• Abstract要約: 勾配降下(SGD)アルゴリズムは,高次元および不完全行列上に潜在因子分析(LFA)モデルを構築するための効果的な学習戦略である。 粒子群最適化(PSO)アルゴリズムは、SGDベースのLFAモデルのハイパーパラメータ(学習率と正規化係数、自己適応)を作成するために一般的に用いられる。 本論文は, 各粒子の進化過程に, 早期収束を避けるために, より歴史的情報を取り入れたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2303427193075755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Stochastic gradient descent (SGD) algorithm is an effective learning strategy to build a latent factor analysis (LFA) model on a high-dimensional and incomplete (HDI) matrix. A particle swarm optimization (PSO) algorithm is commonly adopted to make an SGD-based LFA model's hyper-parameters, i.e, learning rate and regularization coefficient, self-adaptation. However, a standard PSO algorithm may suffer from accuracy loss caused by premature convergence. To address this issue, this paper incorporates more historical information into each particle's evolutionary process for avoiding premature convergence following the principle of a generalized-momentum (GM) method, thereby innovatively achieving a novel GM-incorporated PSO (GM-PSO). With it, a GM-PSO-based LFA (GMPL) model is further achieved to implement efficient self-adaptation of hyper-parameters. The experimental results on three HDI matrices demonstrate that the GMPL model achieves a higher prediction accuracy for missing data estimation in industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 確率勾配降下(SGD)アルゴリズムは,高次元および不完全行列上に潜在因子分析(LFA)モデルを構築するための効果的な学習戦略である。 粒子群最適化(PSO)アルゴリズムは、SGDベースのLFAモデルのハイパーパラメータ(学習率と正規化係数、自己適応)を作成するために一般的に用いられる。 しかし、標準のpsoアルゴリズムは、早期収束によって精度が低下することがある。 そこで本稿では,gm法(generalized-momentum method)の原理に従い,各粒子の進化過程により多くの歴史的情報を組み込んで,新しいgm-incorporated pso (gm-pso) を革新的に達成する。 これにより、GM-PSOに基づくLFA(GMPL)モデルがさらに達成され、ハイパーパラメータの効率的な自己適応が実現される。 3つのHDI行列に対する実験結果から, GMPLモデルにより, 産業アプリケーションにおけるデータ推定の精度が向上することが示された。

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