論文の概要: Bounded Projection Matrix Approximation with Applications to Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15430v1
• Date: Sun, 21 May 2023 06:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:18:48.097052
• Title: Bounded Projection Matrix Approximation with Applications to Community Detection
• Title（参考訳）: 有界射影行列近似とコミュニティ検出への応用
• Authors: Zheng Zhai, Hengchao Chen and Qiang Sun
• Abstract要約: 我々は,新たな微分可能凸ペナルティを導入し,乗算器の交互方向法(ADMM)を導出する。 数値実験により,アルゴリズムの競争相手に対する優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8876415010297891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Community detection is an important problem in unsupervised learning. This paper proposes to solve a projection matrix approximation problem with an additional entrywise bounded constraint. Algorithmically, we introduce a new differentiable convex penalty and derive an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm. Theoretically, we establish the convergence properties of the proposed algorithm. Numerical experiments demonstrate the superiority of our algorithm over its competitors, such as the semi-definite relaxation method and spectral clustering.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出は教師なし学習において重要な問題である。 本稿では,追加のエントリーワイド制約による投影行列近似問題の解法を提案する。 アルゴリズムでは,新たな微分可能凸ペナルティを導入し,乗算器の交互方向法(ADMM)を導出する。 理論的には,提案アルゴリズムの収束特性を確立する。 数値実験により,半定緩和法やスペクトルクラスタリングなど,アルゴリズムの競争相手に対する優位性を示す。

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