論文の概要: Global Weighted Tensor Nuclear Norm for Tensor Robust Principal Component Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14084v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 13:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-29 17:39:03.871486
• Title: Global Weighted Tensor Nuclear Norm for Tensor Robust Principal Component Analysis
• Title（参考訳）: テンソルロバスト主成分分析のための大域的重み付きテンソル核ノルム
• Authors: Libin Wang, Yulong Wang, Shiyuan Wang, Youheng Liu, Yutao Hu, Longlong Chen, Hong Chen
• Abstract要約: 本稿では,新しいグローバル重み付きTRPCA法(GWTRPCA)を提案する。 これはフーリエ領域における前頭間スライスと前頭間スライス特異値の重要性を同時に考慮した最初のアプローチである。 このグローバルな情報をエクスプロイトすることで、GWTRPCAはより大きな特異値のペナルティを減らし、より小さな重みを割り当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.848106663205865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tensor Robust Principal Component Analysis (TRPCA), which aims to recover a low-rank tensor corrupted by sparse noise, has attracted much attention in many real applications. This paper develops a new Global Weighted TRPCA method (GWTRPCA), which is the first approach simultaneously considers the significance of intra-frontal slice and inter-frontal slice singular values in the Fourier domain. Exploiting this global information, GWTRPCA penalizes the larger singular values less and assigns smaller weights to them. Hence, our method can recover the low-tubal-rank components more exactly. Moreover, we propose an effective adaptive weight learning strategy by a Modified Cauchy Estimator (MCE) since the weight setting plays a crucial role in the success of GWTRPCA. To implement the GWTRPCA method, we devise an optimization algorithm using an Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) method. Experiments on real-world datasets validate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 疎ノイズによる低ランクテンソルの回復を目的としたtrpca(tensor robust principal component analysis)は多くの実アプリケーションで注目を集めている。 本稿では,Fourier領域における前頭間スライスと前頭間スライス特異値の重要性を同時に考慮した新しいGlobal Weighted TRPCA法(GWTRPCA)を提案する。 このグローバルな情報をエクスプロイトすることで、GWTRPCAはより大きな特異値のペナルティを減らし、より小さな重みを割り当てる。 したがって,本手法はより正確に低変数のコンポーネントを回収することができる。 また,GWTRPCAの成功において,重み設定が重要な役割を果たすため,修正コーシー推定器(MCE)による効果的な適応重み学習戦略を提案する。 GWTRPCA 法を実装するために,並列処理の代替方向法 (ADMM) を用いた最適化アルゴリズムを考案した。 実世界のデータセットに関する実験により,提案手法の有効性が検証された。

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