同时对角化：非对称、低秩和噪声设置
摘要：对于许多机器学习问题，包括盲源分离和潜变量模型中的参数估计，同时矩阵对角化被用作子程序。在这里，我们扩展了用于进行联合对角化的算法，以处理低秩和非对称矩阵，并提供了对这些方法的扰动分析的扩展。我们的结果允许将联合对角化应用于几个新的设置。
作者：Volodymyr Kuleshov, Arun Tesjavi Chaganty, Percy Liang
论文ID：1501.06318
分类：Numerical Analysis
分类简称：cs.NA
提交时间：2015-05-12