Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Efficient Alternating Algorithm for ReLU-based Symmetric Matrix Decomposition

論文の概要: An Efficient Alternating Algorithm for ReLU-based Symmetric Matrix Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16846v2
Date: Sun, 27 Apr 2025 05:20:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.257847
Title: An Efficient Alternating Algorithm for ReLU-based Symmetric Matrix Decomposition
Title（参考訳）: ReLUを用いた対称行列分解のための効率的な置換アルゴリズム
Authors: Qingsong Wang,
Abstract要約: 本稿では,正則線形単位(ReLU)アクティベーション関数を用いて,非負およびスパース行列の低ランク構造を活用することに焦点を当てる。本稿では,ReLUに基づく非線形対称行列分解(ReLU-NSMD)モデルを提案し,その解に対して高速化された交互部分ブレグマン(AAPB)法を導入し,アルゴリズムの収束結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Symmetric matrix decomposition is an active research area in machine learning. This paper focuses on exploiting the low-rank structure of non-negative and sparse symmetric matrices via the rectified linear unit (ReLU) activation function. We propose the ReLU-based nonlinear symmetric matrix decomposition (ReLU-NSMD) model, introduce an accelerated alternating partial Bregman (AAPB) method for its solution, and present the algorithm's convergence results. Our algorithm leverages the Bregman proximal gradient framework to overcome the challenge of estimating the global $L$-smooth constant in the classic proximal gradient algorithm. Numerical experiments on synthetic and real datasets validate the effectiveness of our model and algorithm.
Abstract（参考訳）: 対称行列分解は機械学習の活発な研究領域である。本稿では, 正規化線形単位(ReLU)アクティベーション関数を用いて, 非負およびスパース対称行列の低ランク構造を活用することに焦点を当てる。本稿では,ReLUに基づく非線形対称行列分解(ReLU-NSMD)モデルを提案し,その解に対して高速化された交互部分ブレグマン(AAPB)法を導入し,アルゴリズムの収束結果を示す。我々のアルゴリズムは,古典的近位勾配アルゴリズムにおいて,グローバルな$L$-smooth定数を推定するという課題を克服するために,Bregman近位勾配フレームワークを活用する。合成データセットと実データセットの数値実験により,我々のモデルとアルゴリズムの有効性が検証された。

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