발표 자료

Low-rank Matrix Approximation with Stability

Feb. 2019 machine-learning

KAIST ML Lab Internal Seminar KAIST, Daejeon 31장

이 자료는 외부 논문 Li et al., "Low-Rank Matrix Approximation with Stability" (ICML 2016) 를 제가 정리해 발표한 리뷰입니다. 원 논문 보기

Low-rank Matrix Approximation의 안정성 문제를 다룬 논문 리뷰 발표입니다.

기존 SVD 기반 접근법이 노이즈나 데이터 perturbation에 취약한 문제를 지적하고, 더 안정적인 분해를 위한 정규화 기법과 이론적 보장을 소개합니다.