論文の概要: Transductive Matrix Completion with Calibration for Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09834v1
• Date: Mon, 20 Feb 2023 08:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 16:09:25.916114
• Title: Transductive Matrix Completion with Calibration for Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習のためのキャリブレーションを用いたトランスダクティブマトリクス補完
• Authors: Hengfang Wang, Yasi Zhang, Xiaojun Mao and Zhonglei Wang
• Abstract要約: マルチタスク学習フレームワークにおける特徴量に対する校正制約を組み込んだトランスダクティブ行列補完アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,不完全特徴行列とターゲット行列を同時に復元する。 いくつかの合成データ実験を行い、提案手法が既存の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7660066212240757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-task learning has attracted much attention due to growing multi-purpose research with multiple related data sources. Moreover, transduction with matrix completion is a useful method in multi-label learning. In this paper, we propose a transductive matrix completion algorithm that incorporates a calibration constraint for the features under the multi-task learning framework. The proposed algorithm recovers the incomplete feature matrix and target matrix simultaneously. Fortunately, the calibration information improves the completion results. In particular, we provide a statistical guarantee for the proposed algorithm, and the theoretical improvement induced by calibration information is also studied. Moreover, the proposed algorithm enjoys a sub-linear convergence rate. Several synthetic data experiments are conducted, which show the proposed algorithm out-performs other existing methods, especially when the target matrix is associated with the feature matrix in a nonlinear way.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク学習は、複数の関連データソースを用いた多目的研究の進展により、多くの注目を集めている。 さらに,行列補完を用いたトランスダクションは,マルチラベル学習に有用である。 本稿では,マルチタスク学習フレームワークにおける特徴量に対する校正制約を組み込んだトランスダクティブ行列補完アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,不完全特徴行列とターゲット行列を同時に復元する。 幸いなことに、校正情報は完了結果を改善する。 特に,提案アルゴリズムに対する統計的保証を提供し,校正情報による理論的改善についても検討した。 さらに,提案アルゴリズムは,部分線形収束率を享受する。 いくつかの合成データ実験を行い、特に目的行列が非線形に特徴行列に関連付けられている場合、提案アルゴリズムは既存の手法よりも優れていることを示す。

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