矩阵完成问题在一般结构约束下的统一视角
摘要：通过任何规范化引起的一般低维结构约束，为矩阵补全提出了统一分析。我们考虑了两个估计器来解决结构化矩阵补全的一般问题，并提供了样本复杂度和估计误差的统一上界。我们的分析依赖于通用链的结果，并建立了两个独立感兴趣的中间结果：(a) 在描述高维环境空间中低维子集的大小或复杂度时，遇到的矩阵补全问题分析中的某种部分复杂度度量被表述为已知的高斯宽度复杂度度量；(b) 还证明了一种形式的限制性强凸性在一般规范化的矩阵补全问题下成立。此外，我们提供了几个包含在我们框架中的非平凡结构的例子，特别是最近提出的谱$ k $支撑规范。
作者：Suriya Gunasekar, Arindam Banerjee, Joydeep Ghosh
论文ID：1603.08708
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2018-11-26