Understanding Over-parametrization Through Matrix Sensing
1 584
35.2
Microsoft Research335 тыс
Следующее
25.01.18 – 1 3421:20:30Популярные
67 дней – 29 2653:25
05.12.23 – 3 74220:57Опубликовано 25 января 2018, 17:50
We study the problem of recovering a low-rank matrix from linear measurements using an over-parameterized model. We show that the gradient descent process on the square loss function, starting from a small initialization, can converge to the ground truth matrix. Although the total number of observations is much smaller than the total number of parameters.
See more at microsoft.com/en-us/research/v...
See more at microsoft.com/en-us/research/v...
Свежие видео
3 дня – 26 61517:42
4 дня – 23019:02
11 дней – 1 0350:17
12 дней – 40 0203:10
13 дней – 5532:43
17 дней – 1190:35Случайные видео
143 дня – 6271:20
272 дня – 3 7104:03
12.12.23 – 11 01910:24
20.10.22 – 1 5973:12
29.02.20 – 75 20110:43
09.02.10 – 24 5235:37
22 часа – 765 72014:56
3 дня – 3 2911:34
3 дня – 3 2900:16
3 дня – 37 4580:27
5 дней – 1 6400:36
12 дней – 609 6712:53
13 дней – 3 71910:29