トレースノルム

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定義と具体例

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での定義と具体例(テンソルの核型ノルム、nuclear norm、高階テンソル、トレースノルム、K階テンソル、アトム集合、汚いモデル、dirty model、マルチタスク学習、制約なし最適化問題、ロバスト主成分分析、L1ノルム、グループL1ノルム、L1誤差項、ロバスト統計、フロベニウスノルム、外れ値推定、重複のあるグループ正則化、アトム集合の和集合、ベクトルの要素単位のスパース性、グループ単位のスパース性、行列の低ランク性)
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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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保護中: 何がスパース性を誘発して、どのような問題にスパース性は適しているのか?

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スパース学習に対する何がスパース性を誘発して、どのような問題にスパース性は適しているのか?について(交互方向乗数法、スパース正則化、主問題、双対問題、双対拡張ラグランジュ法、DAL法、SPAMS、sparse modeling software、バイオインフォマティス、画像雑音除去、アトミックノルム、L1ノルム、トレースノルム、非ゼロ要素の数)
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