Schatten kvasi-normen infördes för att överbrygga klyftan mellan spårnormen och rankfunktionen. Men befintliga algoritmer är för långsamma eller till och med opraktiska för storskaliga problem. Motiverade av ekvivalensförhållandet mellan spårnormen och dess bilinjära spektralstraff definierar vi två dragbara Schatten-normer, d.v.s. Bi-trace och tri-trace normer, och bevisa att de i huvudsak är Schatten-1/2 och 1/3 kvasi-norms, respektive. Genom att tillämpa de två definierade Schatten kvasi-normerna på olika rangminimeringsproblem som MC och RPCA behöver vi bara lösa mycket mindre faktormatriser. Vi designar två effektiva lineariserade alternerande minimeringsalgoritmer för att lösa våra problem och fastställa att varje avgränsad sekvens som genereras av våra algoritmer konvergerar till en kritisk punkt. Vi tillhandahåller också begränsade starka konvexitet (RSC) baserade och MC felgränser för våra algoritmer. Våra experimentella resultat verifierade både effektiviteten och effektiviteten hos våra algoritmer jämfört med de senaste metoderna.
4. Tri-trace kvasi-norm för REF:
Tractable and Scalable Schatten Quasi-Norm Approximations for Rank Minimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}