論文の概要: Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11151v2
- Date: Wed, 19 Jun 2024 02:43:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 01:07:15.347638
- Title: Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習のためのランダム化数値線形代数の最近の動向と今後の展開
- Authors: Michał Dereziński, Michael W. Mahoney,
- Abstract要約: RandNLA (Randomized Numerical Linear Algebra) は、ランダムネスを用いてユビキタス行列問題に対する改良アルゴリズムを開発する分野である。
この記事では、これらの開発状況を踏まえた自己完結したRandNLAの概要を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.0767291348921
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large matrices arise in many machine learning and data analysis applications, including as representations of datasets, graphs, model weights, and first and second-order derivatives. Randomized Numerical Linear Algebra (RandNLA) is an area which uses randomness to develop improved algorithms for ubiquitous matrix problems. The area has reached a certain level of maturity; but recent hardware trends, efforts to incorporate RandNLA algorithms into core numerical libraries, and advances in machine learning, statistics, and random matrix theory, have lead to new theoretical and practical challenges. This article provides a self-contained overview of RandNLA, in light of these developments.
- Abstract（参考訳）: 大規模な行列は、データセット、グラフ、モデルウェイト、第1および第2階微分の表現など、多くの機械学習およびデータ分析アプリケーションで発生する。
RandNLA (Randomized Numerical Linear Algebra) は、ランダムネスを用いてユビキタス行列問題に対する改良アルゴリズムを開発する分野である。
この領域は一定の成熟度に達しているが、最近のハードウェアのトレンド、RandNLAアルゴリズムを核となる数値ライブラリに組み込む取り組み、機械学習、統計学、ランダム行列理論の進歩は、新たな理論的および実践的な課題をもたらしている。
この記事では、これらの開発状況を踏まえた自己完結したRandNLAの概要を紹介する。
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