Vi studerar uppskattningen av den latenta variabeln Gaussian grafisk modell (LVGM), där precisionsmatrisen är superposition av en gles matris och en låg-rank matris. För att påskynda uppskattningen av de glesa plus låg-rankade komponenterna föreslår vi en gleshetsbegränsad maximal sannolikhetsskattning baserad på matris factorization, och en effektiv algoritm med alternerande lutning nedstigning med hård tröskel för att lösa det. Vår algoritm är storleksordningar snabbare än de konvexa avslappningsbaserade metoderna för LVGM. Dessutom bevisar vi att vår algoritm garanteras att linjärt konvergera till de okända glesa och lågvärdiga komponenterna upp till optimal statistisk precision. Experiment på både syntetiska och genomiska data visar vår algoritms överlägsenhet över toppmoderna algoritmer och bekräftar vår teori.
För att påskynda uppskattningen av de glesa plus lågvärdiga komponenterna föreslår REF en gleshetsbegränsad uppskattning av maximal sannolikhet baserad på matrisfaktorisering, och en effektiv alternerande proximal lutningsnedstigningsalgoritm med hård tröskel för att lösa det.
Speeding Up Latent Variable Gaussian Graphical Model Estimation via Nonconvex Optimizations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}