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Adaptive Stochastic Gradient Descents on Manifolds with an Application on Weighted Low-Rank Approximation

Created by
  • Haebom

저자

Peiqi Yang, Conglong Xu, Hao Wu

개요

본 논문은 적응적 학습률을 사용하는 다양체 상의 확률적 경사 하강법에 대한 수렴 정리를 증명하고, 가중치가 있는 저차원 근사 문제에 이를 적용합니다.

시사점, 한계점

시사점: 적응적 학습률을 사용하는 확률적 경사 하강법의 수렴성을 다양체 상에서 이론적으로 증명함으로써, 기존의 유클리드 공간에 국한된 연구를 확장하였습니다. 가중치가 있는 저차원 근사 문제에 대한 효과적인 알고리즘을 제공합니다.
한계점: 구체적인 적응적 학습률 선택 전략에 대한 논의가 부족합니다. 다양체의 특성에 따른 알고리즘의 성능 차이에 대한 분석이 제한적입니다. 실제 응용 분야에서의 광범위한 실험적 검증이 부족합니다.
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