論文の概要: Negative Binomial Matrix Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16113v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 19:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 15:44:44.863573
• Title: Negative Binomial Matrix Completion
• Title（参考訳）: 陰性二項行列補完
• Authors: Yu Lu, Kevin Bui, Roummel F. Marcia,
• Abstract要約: 行列補完は、行列の欠落や不完全情報を回復することに焦点を当てる。 近位降下勾配によって解ける核ノルム正規化モデルを提案することにより,NB行列の完備化を提案する。 実験では,NBモデルがポアソン行列の完成度を様々なノイズで上回り,実際のデータに対するデータ設定の欠如を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5415918072761805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Matrix completion focuses on recovering missing or incomplete information in matrices. This problem arises in various applications, including image processing and network analysis. Previous research proposed Poisson matrix completion for count data with noise that follows a Poisson distribution, which assumes that the mean and variance are equal. Since overdispersed count data, whose variance is greater than the mean, is more likely to occur in realistic settings, we assume that the noise follows the negative binomial (NB) distribution, which can be more general than the Poisson distribution. In this paper, we introduce NB matrix completion by proposing a nuclear-norm regularized model that can be solved by proximal gradient descent. In our experiments, we demonstrate that the NB model outperforms Poisson matrix completion in various noise and missing data settings on real data.
• Abstract（参考訳）: 行列補完は、行列の欠落や不完全情報を回復することに焦点を当てる。 この問題は、画像処理やネットワーク分析など、様々なアプリケーションで発生する。 従来の研究では、平均と分散が等しいと仮定した、ポアソン分布に続くノイズを伴うカウントデータに対するポアソン行列補完法が提案されていた。 偏差が平均よりも大きい分散数データは現実的な設定で発生する可能性が高いため、ノイズはポアソン分布よりも一般的な負二項分布(NB)に従うと仮定する。 本稿では, 近位勾配降下法により解ける核-ノルム正規化モデルを提案することにより, NB行列の完備化を提案する。 実験では,NBモデルがポアソン行列の完成度を様々なノイズで上回り,実際のデータに対するデータ設定の欠如を実証した。

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