用于CUR分解的双向谱追踪及其在联合列/行子集选择中的应用
机器学习
2021-06-15 v1
摘要
本文研究同时进行的列与行子集选择问题。矩阵的列空间与行空间分别由其左、右奇异向量张成。然而，奇异向量并不在矩阵的实际列/行中。本文提出一种迭代方法，通过选取实际列/行的一个子集来捕获列/行最多的结构信息。该算法称为双向谱追踪（TWSP），为CUR矩阵分解提供了精确解。TWSP具有相对于原始列/行数量的线性复杂度，因此适用于广泛应用。我们展示了TWSP在认知无线电网络中的联合信道与传感器选择、信息性用户与内容检测以及高效监督数据约简中的应用。
引用
@article{arxiv.2106.06983,
title = {Two-way Spectrum Pursuit for CUR Decomposition and Its Application in Joint Column/Row Subset Selection},
author = {Ashkan Esmaeili and Mohsen Joneidi and Mehrdad Salimitari and Umar Khalid and Nazanin Rahnavard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06983},
year = {2021}
}