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新研究提出使用非光滑正则化的 DNN-NSR 进行矩阵填充

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇 arXiv 上的新研究论文介绍了一种使用全连接神经网络 (FCNN) 中的非光滑正则化进行矩阵填充的新方法。所提出的算法 DNN-NSR 通过在中间表示中加入 L1 范数正则化以及权重矩阵的核范数，解决了 FCNN 中常见的过拟合问题。这种方法会产生一个非光滑且非凸的目标函数，需要专门的近端梯度法进行优化。该论文证明，在模拟中，DNN-NSR 的表现优于现有的线性和非线性算法。 AI

影响 这项研究有助于开发更鲁棒、更具泛化能力的矩阵填充技术，有望提高依赖于重建不完整数据的应用的性能。

排序理由 该集群包含两篇来自 arXiv 的关于矩阵填充算法的学术论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sajad Faramarzi, Farzan Haddadi, Sajjad Amini, Masoud Ahookhosh, Symeon Chatzinotas ·

    基于全连接神经网络的非光滑正则化矩阵填充

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  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Moritz Hardt ·

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