کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947001 | 1439560 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A fast and effective principal singular subspace tracking algorithm
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم ردیابی زیربنایی منحصر به فرد اصلی سریع و موثر است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ارزش منحصر به فرد اصلی، زیرمجموعه اصلی منحصر به فرد، تجزیه مقدار منفرد، شبکه عصبی همبستگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a fast and effective neural network algorithm to perform singular value decomposition (SVD) of a cross-covariance matrix between two high-dimensional data streams. Firstly, we derive a dynamical system from a newly proposed information criterion. This system exhibits a single stable stationary point if and only if the weight matrices of the left and right neural networks span the left and right principal singular subspace of a cross-covariance matrix, respectively, and the other stationary points are (unstable) saddle points. Then, a principal singular subspace (PSS) tracking algorithm is obtained from the dynamical system. Moreover, convergence analysis shows that the proposed algorithm converges to a stationary point that relates to the principal singular values. Thus, compared with traditional algorithms who can only track the PSS, the proposed algorithm can not only track the PSS but also estimate all of the corresponding principal singular values based on the extracted subspace. Finally, numerical simulations and practical application are carried to further demonstrate the efficiency of the proposed algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 267, 6 December 2017, Pages 201-209
Journal: Neurocomputing - Volume 267, 6 December 2017, Pages 201-209
نویسندگان
Xiaowei Feng, Xiangyu Kong, Donghui Xu, Jianqiang Qin,