【RS】Stochastic PCA with ℓ2 and ℓ1 Regularization - ℓ2 和 ℓ1正则的随机 PCA
【论文标题】 Stochastic PCA with ℓ2 and ℓ1 Regularization (ICML 2018)
【论文作者】—Poorya Mianjy (Johns Hopkins University ),Raman Arora (Johns Hopkins University )
【论文链接】Paper (9-pages // Double column)
【摘要】
(本文)我们重新讨论了基于凸松弛的主成分分析随机优化方法。
直接求解非凸问题的方法已被证明具有最优的统计效益和计算效率。
而基于凸松弛的方法已经被证明其实验性能可以比得上前者,甚至比前者更优越。——这激励我们需要更深层次的正式的(规范地)对后者进行理解。
因此,本文研究了凸松弛PCA的 (a)ℓ2 正则; (b) ℓ1正则;和(c)弹性网(ℓ1 + ℓ2)正则的随机梯度下降变体,希望这些变体能够分别产生(a)更好的迭代复杂性,(b)更好地控制中间迭代的秩,和(c)两者的结合。
我们从理论和实验上表明,与以往基于凸松弛的方法相比,我们所提出的变体产生了更快的收敛速度,并改进了总体运行时间,从而在PCA目标上实现了用户指定的 次最优。
此外,我们进一步证明了所提方法在主成分分析目标和子空间距离上的收敛性。然而,与现有的非凸方法相比,我们所提出的方法在计算要求上仍然存有一定差距。
【RS】Stochastic PCA with ℓ2 and ℓ1 Regularization - ℓ2 和 ℓ1正则的随机 PCA的更多相关文章
- 白化(Whitening): PCA 与 ZCA (转)
转自:findbill 本文讨论白化(Whitening),以及白化与 PCA(Principal Component Analysis) 和 ZCA(Zero-phase Component Ana ...
- PCA and Whitening on natural images
Step 0: Prepare data Step 0a: Load data The starter code contains code to load a set of natural imag ...
- 用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 ...
- 机器学习基础与实践(三)----数据降维之PCA
写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法 ...
- 数据降维技术(1)—PCA的数据原理
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降 ...
- [综] PCA降维
http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction 設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mx ...
- PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables(PCA,Principal Component Analysis,PPCA,核PCA,Autoencoder,非线性流形)
主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是 ...
- 降维PCA技术
降维技术使得数据变得更易使用,并且它们往往能够去除数据中的噪声,使得机器学习任务往往更加精确. 降维往往作为预处理步骤,在数据应用到其它算法之前清洗数据.有很多技术可以用于数据降维,在这些技术中,独立 ...
- Deep Learning 5_深度学习UFLDL教程:PCA and Whitening_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习. 理论知识见:UFLDL教程. 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch ...
随机推荐
- Proguard使用最新,最全教程,亲自试验
最近公司有一个项目,是外包项目,由于对方也有技术人员,出于技术上的保密,需要对class文件进行二次处理,于是网上找了好久,只发现Proguard是用的最广泛而且网上资料最多的.由于不是纯JAVA项目 ...
- Laravel应用性能调优
这次性能测试方案中用到的优化技巧主要基于 Laravel 框架本身及其提供的工具. 关闭应用debugapp.debug=false 缓存配置信息php artisan config:cache 缓存 ...
- [转]Python机器学习工具箱
原文在这里 Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播 ...
- Spring(二十):Spring AOP(四):基于配置文件的方式来配置 AOP
基于配置文件的方式来配置 AOP 前边三个章节<Spring(十七):Spring AOP(一):简介>.<Spring(十八):Spring AOP(二):通知(前置.后置.返回. ...
- 转:centos7 安装与使用 postgreSQL
一. 安装与基本说明都非常的详细. https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-postgresql ...
- (转)【Unity Shaders】Vertex Magic —— 访问顶点颜色
转自:http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/38147767 本系列主要参考<Unity Shaders and Effects C ...
- [Algorithm] Search element in a circular sorted array
function findInCircularlySortedAry (ary = [], target) { ) { ; } ) { ] === target ? : -; } let , high ...
- junit mockito
package com.zendaimoney.util; import static org.mockito.Mockito.*;import static org.junit.Assert.*;i ...
- Solidworks如何把装配体做成单个零件
先把装配体另存为IGS格式 再把IGS打开之后另存为SLDPRT格式(打开IGS需要比较长的时间,中途会弹出提示,而且IGS文件体积也比较大) 另存为SLDPRT之后体积就很小了 ...
- FasterRcnn训练数据集参数配置
说明:本博文假设你已经做好了自己的数据集,该数据集格式和VOC2007相同.做好数据集后,我们开始训练,下面是训练前的一些修改.本文来自:http://www.lai18.com/content/25 ...