Семінар молодих вчених

Компресійно-усвідомлене кластеризування матриць на основі SVD для великих колекцій даних

by Максим Шамрай

Europe/Kiev
ONLINE

ONLINE

Description

Доповідь присвячена теоретично обґрунтованому підходу до компресії великих колекцій матриць шляхом їх конкатенації та подальшого застосування усіченого сингулярного розкладу (SVD). Після короткого огляду застосувань цього підходу в машинному навчанні, обробці сигналів і наукових обчисленнях буде сформульовано фундаментальну проблему безпечної конкатенації матриць за явних обмежень на похибку реконструкції. Далі буде представлено нові спектральні оцінки для горизонтально склеєних матриць, зокрема межі, отримані на основі монотонності типу Вейля та аналізу інкрементних залишкових сингулярних значень. Окрему увагу буде приділено ефективним наближеним оцінювачам на базі інкрементного усіченого SVD. Отримані теоретичні результати буде проілюстровано чисельними експериментами, які підтверджують їхню точність і практичну ефективність. Представлені результати є одними з основних результатів дисертаційної роботи, яка виноситься на захист.

Покликання:

https://bbb.imath.kiev.ua/rooms/rac-2gs-3gk-zzl/join

Organised by

Рада молодих вчених