Nonconvex Optimization Meets Low-Rank Matrix Factorization: An Overview

Substantial progress has been made recently on developing provably accurate and efficient algorithms for low-rank matrix factorization via nonconvex optimization. While conventional wisdom often takes a dim view of nonconvex optimization algorithms due to their susceptibility to spurious local minim...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on signal processing Jg. 67; H. 20; S. 5239 - 5269
Hauptverfasser: Yuejie Chi, Lu, Yue M., Yuxin Chen
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York IEEE 15.10.2019
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:1053-587X, 1941-0476
Online-Zugang:Volltext
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