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May, 2023
稀疏矩阵分解中的自动超参数调整
Automatic Hyperparameter Tuning in Sparse Matrix Factorization
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Ryota Kawasumi, Koujin Takeda
TL;DR
本文研究了贝叶斯框架下稀疏矩阵分解的超参数调整问题。基于先前的工作，提出了一种新的基于数值的超参数调整方法，通过评估稀疏矩阵先验中的归一化因子零点。与广泛使用的稀疏主成分分析算法相比，我们的方法在地面真实稀疏矩阵重建上表现出优异的性能。
Abstract
We study the problem of
hyperparameter tuning
in
sparse matrix factorization
under
bayesian framework
. In the prior work, an analytical so
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