正則化された非負値スケール不変低ランク近似モデルの効率的なアルゴリズム

本論文では、スケール不変性に起因する暗黙的な正則化効果を明らかにし、正則化関数と正則化ハイパーパラメータの選択を容易にする。また、β-divergenceを損失関数とし、混合スパース正則化を持つ正則化低ランク近似の効率的な最適化アルゴリズムを提案する。