重新审视混合模型上草图算子的 RIP 保证
机器学习
2024-06-14 v2 机器学习
摘要
在用于压缩混合建模的草图绘制背景下，我们重新审视了草图算子相对于某些混合模型满足限制等距性质的现有证明。在考察了现有保证的不足之后，我们提出了一种替代分析，避免了在抽取随机傅里叶特征以构建随机草图算子时假设重要性采样的需要。我们的分析基于限制等距常数的新确定性界限，这些界限仅依赖于用于定义草图算子的频率集合；随后我们利用这些界限为随机草图算子建立集中不等式，从而得到所需的 RIP 保证。我们的分析也为使用与快速随机线性算子相关联的频率进行结构化草图绘制提供了理论保证的可能。
引用
@article{arxiv.2312.05573,
title = {Revisiting RIP guarantees for sketching operators on mixture models},
author = {Ayoub Belhadji and Rémi Gribonval},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05573},
year = {2024}
}