کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947291 | 1439570 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fast smooth rank function approximation based on matrix tri-factorization
ترجمه فارسی عنوان
تقریب تابع سریع صاف بر اساس ماتریس سه فاکتور
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تکمیل ماتریس، به حداقل رساندن رتبه، تابع رتبه صاف، سه بعدی سازی ماتریس، رتبه سازگار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recently, Smooth Rank Function (SRF) is proposed for matrix completion problem. The main idea of this algorithm is based on a continuous and differentiable approximation of the rank function. However, it need to deal with singular value decomposition of matrix in each iteration, which consumes much time for large matrix. In this paper, by utilizing the tri-factorization of matrix, a fast matrix completion method based on SRF is proposed. Then, based on our fast matrix completion method, a rank adaptive smooth rank function approximation is presented with appropriate rank estimation. We mathematically prove the convergence of the proposed method. Experimental results show that our proposed method improves the running time significantly. Furthermore, our proposed method outperforms other existing matrix completion approaches in most cases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 257, 27 September 2017, Pages 144-153
Journal: Neurocomputing - Volume 257, 27 September 2017, Pages 144-153
نویسندگان
Hengyou Wang, Yigang Cen, Ruizhen Zhao, Viacheslav Voronin, Fengzhen Zhang, Yanhong Wang,