[1] |
Y.Amit,M.Fink,N.Srebro和S.Ullman,《揭示多类分类中的共享结构》,收录于:第24届国际机器学习大会论文集,2007年,17–24。数字对象标识:10.1145/1273496.1273499。
|
[2] |
A.Argyriou、T.Evgeniou和M.Pontil,多任务特征学习,神经信息处理系统进展,2007年。
|
[3] |
P.-A.Absil公司, R.马霍尼和R.Sepulchre公司, 矩阵流形上的优化算法,普林斯顿大学出版社,2008年数字对象标识:10.1515/9781400830244.
|
[4] |
A.艾哈迈德, B.Recht公司和J.隆伯格,使用凸规划进行盲反褶积,IEEE信息理论汇刊,60(2014), 1711-1732. 数字对象标识:10.1109/TIT.2013.2294644。
|
[5] |
R.Ahlswede先生和A.冬季,通过量子通道进行识别的强逆向,IEEE信息理论汇刊,48(2002), 569-579. 数字对象标识:10.1109/18.985947.
|
[6] |
S.Bhojanapalli公司, A.凯里尔群岛和圣桑哈维,降低凸性以实现更快的半定优化,JMLR:研讨会和会议记录,49(2016), 1-53.
|
[7] |
J.布兰查德, J.坦纳和K·魏,CGIHT:用于压缩感知和矩阵完成的共轭梯度迭代硬阈值,信息和推断,4(2015), 289-327. 数字对象标识:10.1093/imaiai/iav011。
|
[8] |
N.Boumal和P.-A.Absil,RTRMC:低秩矩阵补全的黎曼信任区域方法,摘自:神经信息处理系统的进展,2011年。
|
[9] |
E.J.坎迪斯和B.Recht公司,通过凸优化实现精确矩阵补全,计算数学基础,9(2009), 717-772. 数字对象标识:10.1007/s10208-009-9045-5。
|
[10] |
E.J.坎迪斯和Y.计划,用于从最小数量的随机测量中恢复低秩矩阵的严格预言界,IEEE信息理论汇刊,57(2011), 2342-2359. 数字对象标识:10.1109/TIT.2011.2111771。
|
[11] |
Y.Chen和M.J.Wainwright,通过投影梯度下降进行快速低阶估计:一般统计和算法保证,arXiv公司:1509.03025,2015年。
|
[12] |
E.J.坎迪斯和陶哲轩,凸松弛的威力:近优矩阵补全,IEEE信息理论汇刊,56(2009), 2053-2080. 数字对象标识:10.1109/TIT.2010.2044061。
|
[13] |
Y.Chen先生,非相干优化矩阵补全,IEEE信息理论汇刊,61(2015), 2909-2923. 数字对象标识:10.1109/TIT.2015.2415195。
|
[14] |
蔡建富, E.J.坎迪斯和Z.沈,矩阵补全的奇异值阈值算法,SIAM优化杂志,20(2010), 1956-1982. 数字对象标识:10.1137/080738970.
|
[15] |
E.J.坎迪斯, Y.埃尔达尔, T.斯特罗默和V.沃罗宁斯基,通过矩阵补全进行相位恢复,SIAM J.成像科学,6(2013), 199-225. 数字对象标识:10.1137/110848074.
|
[16] |
E.J.坎迪斯, 十、李和M.Soltanolkotabi先生,通过Wirtinger流进行相位恢复:理论和算法,IEEE信息理论汇刊,61(2015), 1985-2007. 数字对象标识:10.1109/TIT.2015.2399924。
|
[17] |
Y.Chen先生和E.坎迪斯,求解随机二次方程组几乎与求解线性系统一样容易,纯粹数学与应用数学交流,70(2017), 822-883. 数字对象标识:10.1002/cpa.21638。
|
[18] |
L.Eldén,数据挖掘和模式重新定位中的矩阵方法,暹罗,2007年。数字对象标识:10.1137/1.9780898718867。
|
[19] |
M.Fazel,矩阵秩最小化及其应用,斯坦福大学博士论文,2002年。
|
[20] |
D.总量,从任何基础上的少数系数中恢复低秩矩阵,IEEE信息理论汇刊,57(2011), 1548-1566. 数字对象标识:10.1109/TIT.2011.2104999。
|
[21] |
D.戈德法布和S.Ma公司,矩阵秩最小化不动点延拓算法的收敛性,计算数学基础,11(2011), 183-210. 数字对象标识:2007年10月10日/10208-011-9084-6。
|
[22] |
R.W.Gerchberg公司和W.O.萨克斯顿,从图像和衍射平面图像确定相位的实用算法,Optik公司,35(1972), 237-246.
|
[23] |
N.J.A.Harvey、D.R.Karger和S.Yekhanin,矩阵完成的复杂性,收录于:第十七届ACM-SIAM离散算法年会论文集, 2006, 1103–1111.数字对象标识:10.1145/1109557.1109679.
|
[24] |
J.P.哈尔达尔和D.埃尔南多,使用幂分解的线性矩阵方程的秩约束解,IEEE信号处理信件,16(2009), 584-587. 数字对象标识:10.1109/LSP.2009.2018223。
|
[25] |
P.Jain,R.Meka和I.Dhillon,通过奇异值投影保证秩最小化,in:NIPS,2010。
|
[26] |
P.Jain、P.Netrapalli和S.Sanghavi,使用交替最小化完成低秩矩阵,in:第四十五届ACM计算理论年会论文集, 2013,665–674.数字对象标识:10.1145/2488608.2488693.
|
[27] |
P.贾恩和P.内特拉帕利,使用有限样本快速精确完成矩阵,JMLR:研讨会和会议记录,40(2015), 1-28.
|
[28] |
A.凯里尔群岛和V.塞弗尔,硬阈值方法的矩阵配方,数学成像与视觉杂志,48(2014),第235-265页数字对象标识:10.1007/s10851-013-0434-7。
|
[29] |
R.H.Keshavan,协作过滤的高效算法,博士论文,斯坦福大学,2012年。
|
[30] |
R.H.凯沙万, A.蒙塔纳里和S.哦,从几个条目中完成矩阵,IEEE信息理论汇刊,56(2010), 2980-2998. 数字对象标识:10.1109/TIT.2010.2046205。
|
[31] |
Z.刘和L.Vandenberghe先生,核范数逼近的内点方法及其在系统辨识中的应用,SIAM矩阵分析与应用杂志,31(2009), 1235-1256. 数字对象标识:10.1137/090755436.
|
[32] |
K·李和Y.布雷斯勒,ADMiRA:最小秩近似的原子分解,IEEE信息理论汇刊,128(2010), 4402-4416. 数字对象标识:10.1109/TIT.2010.2054251。
|
[33] |
S.Ling公司和T.斯特罗默,盲反褶积满足盲分层:算法和性能界限,IEEE信息理论汇刊,63(2017), 4497-4520. 数字对象标识:10.1109/TIT.2017.2701342。
|
[34] |
B.Mishra,K.A.Apuroop和R.Sepulchre,低秩矩阵完备的黎曼几何,arXiv 1306.26722013。
|
[35] |
B.米什拉, G.梅耶, S.邦纳贝尔和R.Sepulchre公司,固定秩矩阵分解和黎曼低秩优化,计算统计学,29(2014), 591-621. 数字对象标识:10.1007/s00180-013-0464-z。
|
[36] |
T.Ngo和Y.Saad,矩阵完备的Grassmann流形上的标度梯度,摘自:《神经信息处理系统进展》,2012年。
|
[37] |
J.Nocedal和S.J.Wright,数值优化斯普林格出版社,2006年。
|
[38] |
B.Recht公司, M.法泽尔和P.A.帕里罗,通过核范数最小化保证线性矩阵方程的最小秩解,SIAM审查,52(2010), 471-501. 数字对象标识:10.1137/070697835.
|
[39] |
B.Recht公司,一种更简单的矩阵补全方法,机器学习研究杂志,12(2011), 3413-3430.
|
[40] |
C.D.Sa,K.Olukotun,C.Ré,一些非凸矩阵问题的随机梯度下降的全局收敛性,在:ICML,2015。
|
[41] |
R.Sun和Z.Loo,通过非凸因子分解保证矩阵完备,2015年IEEE第56届计算机科学基础年度研讨会-FOCS 2015,IEEE计算机协会,加利福尼亚州洛斯阿拉米托斯,2015270–289。
|
[42] |
J.孙, Q.曲和J.赖特,相位恢复的几何分析,计算数学基础,18(2018), 1131-1198. 数字对象标识:2007年10月10日/10208-017-9365-9。
|
[43] |
J.Tanner和K.Wei,矩阵完成的标准化迭代硬阈值,SIAM科学计算杂志,35(2013),S104–S125。数字对象标识:10.1137/120876459.
|
[44] |
S.Tu、R.Boczar、M.Simchowitz、M.Soltanolkotabi和B.Recht,《通过Procrustes流求解线性矩阵方程的低秩解》,载:ICML,2016年。
|
[45] |
J.坦纳和K·魏,用交替最速下降法完成低秩矩阵,应用和计算谐波分析,40(2016), 417-429. 数字对象标识:2016年10月10日/j.acha.2015.08.003。
|
[46] |
L.Vandenberghe先生和S.博伊德,半定规划,SIAM审查,38(1996), 49-95. 数字对象标识:10.1137/1038003.
|
[47] |
B.范德利肯,通过黎曼优化完成低秩矩阵,SIAM优化杂志,23(2013), 1214-1236. 数字对象标识:10.1137/110845768.
|
[48] |
Z.温, W.尹和Y.Zhang先生,用非线性逐次过松弛算法求解矩阵补全的低阶分解模型,数学规划计算,4(2012), 333-361. 数字对象标识:10.1007/s12532-012-0044-1。
|
[49] |
C.D.白色, 圣桑哈维和R.病房,二次方程组求解的局部凸性,数学成绩,71(2017), 569-608. 数字对象标识:10.1007/s00025-016-0564-5。
|
[50] |
K·魏, 蔡建富, T.F.Chan先生和S.Leung(梁朝伟),低秩矩阵恢复的黎曼优化保证,SIAM矩阵分析与应用杂志,37(2016), 1198-1222. 数字对象标识:10.1137/15M1050525。
|
[51] |
K.Wei,通过Kaczmarz方法求解无相方程组:概念验证研究,反问题,31(2015),125008,第23页。数字对象标识:10.1088/0266-5611/31/12/125008.
|
[52] |
Q.Zheng和J.Lafferty,随机线性测量中秩最小化和半定规划的收敛梯度下降算法,NIPS,2015年。
|
[53] |
T.Zhao,Z.Wang和H.Liu,基于不精确一阶预言的非凸低秩矩阵分解,NIPS,2015。
|
[54] |
Q.Zheng和J.Lafferty,使用Burr-Monteiro因式分解和梯度下降法对矩形矩阵补全的收敛性分析,2016,arXiv:1605.0705.
|