惩罚主成分析中的 Nesterov 平滑

BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-25T00:00:00Z

本文介绍了一种新的平滑 PEP 方法，通过应用 Nesterov 平滑到 LASSO-type L1 惩罚上，可以更快、更高效地最小化与优化问题相关的目标函数。同时，使用奇异值分解的已建立结果可以计算更高级的特征向量。实证研究表明，这种平滑 PEP 方法可以提高数值稳定性并获得有意义的特征向量，比传统 PCA 更有效。