論文の概要: Efficient Low-rank Identification via Accelerated Iteratively Reweighted Nuclear Norm Minimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15713v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 02:37:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 20:54:52.686301
- Title: Efficient Low-rank Identification via Accelerated Iteratively Reweighted Nuclear Norm Minimization
- Title（参考訳）: 繰り返し繰り返し核ノルム最小化による効率的な低ランク同定
- Authors: Hao Wang, Ye Wang, Xiangyu Yang,
- Abstract要約: 数回繰り返してスムーズな問題を効果的に解くアルゴリズムを開発した。
合成データと実データの両方を用いて実験を行い、アルゴリズムの効率性と優越性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.879403568685499
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper considers the problem of minimizing the sum of a smooth function and the Schatten-$p$ norm of the matrix. Our contribution involves proposing accelerated iteratively reweighted nuclear norm methods designed for solving the nonconvex low-rank minimization problem. Two major novelties characterize our approach. Firstly, the proposed method possesses a rank identification property, enabling the provable identification of the "correct" rank of the stationary point within a finite number of iterations. Secondly, we introduce an adaptive updating strategy for smoothing parameters. This strategy automatically fixes parameters associated with zero singular values as constants upon detecting the "correct" rank while quickly driving the rest parameters to zero. This adaptive behavior transforms the algorithm into one that effectively solves smooth problems after a few iterations, setting our work apart from existing iteratively reweighted methods for low-rank optimization. We prove the global convergence of the proposed algorithm, guaranteeing that every limit point of the iterates is a critical point. Furthermore, a local convergence rate analysis is provided under the Kurdyka-{\L}ojasiewicz property. We conduct numerical experiments using both synthetic and real data to showcase our algorithm's efficiency and superiority over existing methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、滑らかな函数の和と行列のSchatten-$p$ノルムを最小化する問題を考察する。
我々の貢献は、非凸な低ランク化問題を解くために設計された、反復的に再重み付けされた核ノルム法を提案することである。
2つの主要な小説が我々のアプローチを特徴づけている。
まず、提案手法はランク識別特性を持ち、有限個の反復で定常点の「正しい」ランクを証明できる。
次に,パラメータの平滑化のための適応的更新手法を提案する。
この戦略は、「正しい」ランクを検出すると、ゼロ特異値に関連するパラメータを定数として自動的に修正し、残りのパラメータを0に素早く駆動する。
この適応的な振る舞いは、アルゴリズムを数回繰り返した後にスムーズな問題を効果的に解決するアルゴリズムに変換し、我々の作業を、低ランク最適化のための既存の反復的に重み付けされた方法とは切り離す。
提案アルゴリズムのグローバル収束を証明し、反復のすべての極限点が臨界点であることを保証する。
さらに、Kurdyka-{\L}ojasiewicz性質の下で局所収束速度解析を行う。
合成データと実データの両方を用いて数値実験を行い、既存の手法よりもアルゴリズムの効率と優越性を実証する。
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