This paper studies the Schatten-$q$ error of low-rank matrix estimation by singular value decomposition under perturbation. We specifically establish a perturbation bound on the low-rank matrix estimation via a perturbation projection error bound. Then, we establish lower bounds to justify the tightness of the upper bound on the low-rank matrix estimation error. We further develop a user-friendly sin$\Theta$ bound for singular subspace perturbation based on the matrix perturbation projection error bound. Finally, we demonstrate the advantage of our results over the ones in the literature by simulation.


翻译:本文研究了以单值分解在扰动下进行低位矩阵估计的Schatten-$q$错误。 我们专门通过扰动预测错误对低位矩阵估计进行约束。 然后, 我们设定了较低的界限, 以证明低位矩阵估计错误上层约束的紧性。 我们进一步开发了一个方便用户的sin$\Theta$, 以基于矩阵扰动预测错误进行单次子空间扰动。 最后, 我们通过模拟展示了我们的结果比文献中的结果的优势 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
91+阅读 · 2021年6月3日
ICML 2021论文收录
专知会员服务
122+阅读 · 2021年5月8日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
【ICLR2020】图神经网络与图像处理,微分方程,27页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年6月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月11日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
91+阅读 · 2021年6月3日
ICML 2021论文收录
专知会员服务
122+阅读 · 2021年5月8日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
【ICLR2020】图神经网络与图像处理,微分方程,27页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2020年6月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员