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English(EN) Low-Rank Plus Sparse Matrix Transfer Learning under Growing Representations and Ambient Dimensions

研究论文详细介绍新颖的矩阵估计迁移学习方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

这篇题为“低秩加稀疏矩阵迁移学习在表示和环境维度增长下的应用”的研究论文，探讨了用于结构化矩阵估计的迁移学习技术。该论文提出了一个框架，将源任务嵌入到更高维度的目标任务的子空间中，从而可以估计低维创新和稀疏修改。作者开发了一种锚定交替投影估计器，并建立了误差界限，在秩和稀疏度增量较小时可以提高性能。该框架应用于马尔可夫转移矩阵估计和结构化协方差估计，并提供了理论保证和经验验证。 AI

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了用于矩阵估计的新颖迁移学习框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jinhang Chai, Xuyuan Liu, Elynn Chen, Yujun Yan ·

    低秩加稀疏矩阵迁移学习在增长表示和环境维度下的应用

    arXiv:2601.21873v2 Announce Type: replace Abstract: Learning systems often expand their ambient features or latent representations over time, embedding earlier representations into larger spaces with limited new latent structure. We study transfer learning for structured matrix e…

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