1. An Inverse Power Method for
Nonlinear
Eigenproblems with Applications in
1-Spectral Clustering and Sparse PCA
NIPS 2010, 1133
江原 遥
@niam
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2. 全体の流れ
選んだ理由:
•行列やグラフの話が俯瞰できそう?
• 応用としての目的 •逆べき乗法だからAlgorithmは複雑
じゃないだろう.
– p-Laplacian法というGraph-cutの方法ではp=1に
近い方が経験的に良いので効率的な解法欲しい
– PCAで最大固有ベクトルをSparseにしたい
通常(p=2)どちらもIPM(逆べき乗法)を使用して行
列の固有値/固有ベクトルを用いる方法で解かれる.
1. 固有値問題自体を一回非線形(p>=1)に拡張する
2. IPMを非線形な場合の固有値問題に拡張
3. 拡張したIPMでこの2つの問題を解く
All proofs had to be omitted due to space restrictions and
can be found in the supplementary material.
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