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基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法
1
作者
王智
王建军
王文东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第6期193-196,215,共5页
低秩矩阵修补是机器学习和数据分析中的核心问题,被广泛应用于协同过滤、降维处理、多任务学习和模式识别等领域。针对ADMiRA算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在SP算法的每次迭代过程中引入SVP算法,提出一种基于子空间阈...
低秩矩阵修补是机器学习和数据分析中的核心问题,被广泛应用于协同过滤、降维处理、多任务学习和模式识别等领域。针对ADMiRA算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在SP算法的每次迭代过程中引入SVP算法,提出一种基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法。其利用SVP算法快速收敛的特性,提升了SP算法的收敛速度,且能得到更优的解。仿真实验验证了所提算法的性能。
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关键词
低秩矩阵修补
admira算法
SP
算法
SVP
算法
局部收敛性
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职称材料
题名
基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法
1
作者
王智
王建军
王文东
机构
西南大学数学与统计学院
西南大学计算机与信息科学学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第6期193-196,215,共5页
基金
国家自然科学基金(61673015)
西南大学实验研究项目(SYJ2016024)资助
文摘
低秩矩阵修补是机器学习和数据分析中的核心问题,被广泛应用于协同过滤、降维处理、多任务学习和模式识别等领域。针对ADMiRA算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在SP算法的每次迭代过程中引入SVP算法,提出一种基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法。其利用SVP算法快速收敛的特性,提升了SP算法的收敛速度,且能得到更优的解。仿真实验验证了所提算法的性能。
关键词
低秩矩阵修补
admira算法
SP
算法
SVP
算法
局部收敛性
Keywords
Low rank matrix completion
admira
SP
SVP
Local convergence
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法
王智
王建军
王文东
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
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