Vi anser att icke-monoton DR-submodulär funktion maximering, där DR-submodularitet (minimerande retur submodularitet) är en förlängning av submodularitet för funktioner över heltal lattice baserat på begreppet avtagande returegendom. Maximera icke-monotona DRsubmodulära funktioner har många tillämpningar i maskininlärning som inte kan fångas upp av submodulära set-funktioner. I detta dokument presenterar vi en 1 2+ - approximation algoritm med en körtid på ungefär O( n log 2 B), där n är storleken på marken uppsättning, B är det maximala värdet av en koordinat, och > 0 är en parameter. Förhållandet är nästan snävt och beroendet av löptid på B är exponentiellt mindre än den naiva giriga algoritmen. Experiment på syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att vår algoritm ger nästan den bästa lösningen jämfört med andra basalalgoritmer, medan dess drifttid är flera storleksordningar snabbare.
I synnerhet finns det en polynom 1 2 - approximation för DR-USM på heltal lattice REF.
Non-monotone DR-Submodular Function Maximization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}