rank estimation | BriefGPT - AI 论文速递

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范数求和正则化的非负矩阵分解
通过使用非负矩阵分解和 sum-of-norm 方法，本文提出了一种自动估计数据非负秩和处理光谱变异的 SON-NMF 算法。
PDF6 days ago
一种新的基于张量分解的方法，对不精确秩估计具有鲁棒性
本文提出了一种新的张量范数，同时利用低秩先验和秩信息，包括一系列张量管秩的代理函数，可在张量数据中更好地利用低秩，通过使用样本技巧计算更小张量的 t-SVD 而不是原始张量来计算提出的双低秩约束的张量范数。随后，优化算法的每个迭代的计算成本
PDFa year ago
NIPS矩阵填充：谱可检测性与秩估计
本文提出了一种名为 MaCBetH 的矩阵完成问题的谱算法，该算法可以用于在很少的随机输入下可靠地估计矩阵的秩，并在实现小重构误差方面表现良好。
PDF9 years ago
在未知模型参数时，针对随机块模型的一致的邻接谱划分
研究随机图中将顶点划分为块的谱技术，通过修改邻接谱分区算法，只需估计通信概率矩阵的秩上限，从而在模型错配的情况下实现一致性，也适用于具有多种模态的邻接表以及有向或无向的图。
PDF12 years ago
基于稀疏贝叶斯方法的低秩矩阵估计
本文提出了一种新的基于贝叶斯原则的稀疏学习（SBL）的 “矩阵完成” 和 “鲁棒主成分分析” 算法，该方法通过将低秩约束作为稀疏约束来确定正确的秩，并能提供很高的恢复性能。
PDF13 years ago