スパース行列

アルゴリズム:Algorithms

保護中: アトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるアトミックノルムによるスパース機械学習の数学的性質と最適化(L∞ノルム、双対問題、ロバスト主成分分析、前景画像抽出、低ランク行列、スパース行列、ラグランジュ乗数、補助変数、拡張ラグランジュ関数、指示関数、スペクトルノルム、ロバスト主成分分析、フランク・ウォルフェ法、双対における交互乗数法、L1ノルム制約付き二乗回帰問題、正則化パラメータ、経験誤差、曲率パラメータ、アトミックノルム、prox作用素、凸包、ノルムの等価性、双対ノルム)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: トレースノルム正則化に基づくスパース機械学習

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるトレースノルム正則化に基づくスパース機械学習(PROPACK、ランダム射影、特異点分解、低ランク、スパース行列、近接勾配の更新式、協調フィルタリング、特異値ソルバー、トレースノルム、prox作用、正則化パラメータ、特異値、特異ベクトル、加速付き近接勾配法、トレースノルム正則化付き学習問題、半正定行列、行列の平方根、フロベニウスノルム、フロベニウスノルム二乗正則化、トーレスノルム最小化、2値分類問題、マルチタスク学習、グループL1ノルム、推薦システム)
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