Complétion de matrice de rang faible probabiliste à l'aide d'algorithmes de régularisation spectrale adaptatifs

Autor: Todeschini, Adrien, Caron, Francois, Chavent, Marie
Přispěvatelé: Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Quality control and dynamic reliability (CQFD), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Statistics [Oxford], University of Oxford [Oxford], Société Française de Statistique, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, University of Oxford
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2014
Předmět:
Zdroj: 46e Journées de Statistique
46e Journées de Statistique, Société Française de Statistique, Jun 2014, Rennes, France
Popis: National audience; Nous proposons une nouvelle classe d'algorithmes pour la complétion de matrice de rang faible. Notre approche s'appuie sur de nouvelles fonctions de pénalité sur les valeurs singulières de la matrice de rang faible. En exploitant une représentation basée sur un modèle de mélange de cette pénalité, nous montrons qu'un ensemble de variables latentes convenablement choisi permet de dériver un algorithme EM pour obtenir une estimation du Maximum A Posteriori de la matrice de rang faible complétée. L'algorithme résultant est un algorithme à seuillage doux itératif qui adapte de manière itérative les coefficients de réduction associés aux valeurs singulières.
Databáze: OpenAIRE
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