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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한수학회 대한수학회보 대한수학회보 제55권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
1,303 - 1,315 (13page)

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For principal component analysis (PCA) to efficiently analyze large scale matrices, it is crucial to find a few singular vectors in cheaper computational cost and under lower memory requirement. To compute those in a fast and robust way, we propose a new stochastic method. Especially, we adopt the stochastic variance reduced gradient (SVRG) method \cite{JZ} to avoid asymptotically slow convergence in stochastic gradient descent methods. For that purpose, we reformulate the PCA problem as a unconstrained optimization problem using a quadratic penalty. In general, increasing the penalty parameter to infinity is needed for the equivalence of the two problems. However, in this case, exact penalization is guaranteed by applying the analysis in \cite{WYLZ}. We establish the convergence rate of the proposed method to a stationary point and numerical experiments illustrate the validity and efficiency of the proposed method.

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