Parallel stochastic gradient algorithms for large-scale matrix completion

This paper develops Jellyfish , an algorithm for solving data-processing problems with matrix-valued decision variables regularized to have low rank. Particular examples of problems solvable by Jellyfish include matrix completion problems and least-squares problems regularized by the nuclear norm or...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Mathematical programming computation Ročník 5; číslo 2; s. 201 - 226
Hlavní autoři:	Recht, Benjamin, Ré, Christopher
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Berlin/Heidelberg Springer-Verlag 01.06.2013
Témata:	Full Length Paper Mathematics Mathematics and Statistics Mathematics of Computing Operations Research/Decision Theory Optimization Theory of Computation Multicore Parallel computing 90C25 Incremental gradient methods 90C06 90C15 Matrix completion
ISSN:	1867-2949, 1867-2957
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!