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1. chinaXiv:202010.00007 [pdf]

名字嵌入向量方法

何沧平; 许涛
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

在进入推荐系统之前,商品名、人名等实体名字需要嵌入低维向量。word2vec这样的流行嵌入算法的出发点是“相同语法位置上的词具有相似的向量”,而名字序列没有语法结构,导致名字向量的质量不高。 本文从“相邻的名字具有相似的向量”出发,提出一个称为名字嵌入的新方法。名字嵌入使用了一些新技巧:公式比word2vec更简单,向量模长固定为1、用相对权重处理低频名字、优化目标使用简单的均方差。 以名字相似度作为衡量标准,在NBA球队名人造集、球队名微博集和微博点赞集上,名字嵌入均显著优于word2vec。

submitted time 2020-10-19 Hits202Downloads18 Comment 0

2. chinaXiv:202003.00055 [pdf]

近似稀疏的低秩张量填充

喻高航; 郑伟东; 胡文玉
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

针对目前大多数的低秩张量填充(LRTC)模型存在过度稀疏而导致数据的细微特征被忽略的现象, 本文借助框架变换和低秩矩阵分解, 提出了一个基于近似稀疏的低秩张量填充(AS-LRTC) 模型, 进一步设计了块逐次上界极小化(BSUM) 算法求解该模型. 在一定条件下可以证明该算法的收敛性, 大量的实验结果表明本文提出的算法比现有一些经典算法有明显的优势.

submitted time 2020-03-16 Hits9838Downloads736 Comment 0

3. chinaXiv:201911.00099 [pdf]

滑动均值聚类

何沧平; 孟令霞
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

本文提出一个名为滑动均值的聚类算法,尝试替代常用的k均值算法。滑动均值能处理大量的样本,自行决定类别数量,用混洗样本来避免出现很差的中心点,能够中途裁减类别数量,聚类效果显著好于k均值。在鸢尾花数据和手写数字数据上,滑动均值的聚类效果比k均值分别高9.93%和5.17%。

submitted time 2019-11-26 Hits14834Downloads885 Comment 0

4. chinaXiv:201908.00121 [pdf]

一中求解特征值问题的广义共轭梯度算法

谢和虎; 张宁; 李瑜; 徐然; 游春光
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

本文基于阻尼块反幂法与子空间投影算法设计了一种求解特征值问题的广义共轭梯度算法, 同时也实现了相应的计算软件包. 然后对算法和计算过程进行了一系列的优化来提高算法的稳定性、计算效率和并行可扩展性, 使得本文的算法适合在并行计算环境下求解大规模稀疏矩阵的特征值. 所形成的软件包是基于Matrix-Free和Vector-Free设计的, 可以应用于任意的矩阵向量结构. 针对几种典型矩阵的测试结果表明本文的算法和软件包不但具有良好的数值稳定性, 同时相比于SLEPc软件包中的LOBPCG以及Jacobi-Davidson解法器有2-6倍的效率提升. 软件包的网址: https://github.com/pase2017/GCGE-1.0.

submitted time 2019-08-27 Hits14049Downloads695 Comment 0

5. chinaXiv:201904.00081 [pdf]

接圆回归

何沧平
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

本文提出一个名为接圆回归的点击率预测新方法,尝试替代常用的因子分解机(FM)。接圆回归用超平面拼接出一个封闭凸多面体,圈出正样本,有直观的几何解释, 能从任意初始值一次收敛到全局最优解。 拟合出来的曲面Lipschitz连续,变化平缓。在人工设计的星环集、双堆集、双月集上,接圆回归的分类准确性、解释性、平滑性全面超过FM。在同量级参数量、计算量 的条件下,接圆回归在Avazu集和Criteo集上的AUC超过FM。

submitted time 2019-04-10 Hits17570Downloads849 Comment 0

6. chinaXiv:201803.00428 [pdf]

逻辑回归上的反拉加速方法

何沧平
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

本文通过严格数学分析找出了逻辑回归过拟合的成因:边界样本的损失贡献比重大且随法向量增长而加速增大、边界样本分布散乱,顺便理清了正则项的作用机理。 利用过拟合机制,本文提出一种反拉方法,既能缓解过拟合,又能减少训练步数,在MNIST数据集上实现加速38.25倍,在CIFAR10数据集上实现加速5.61倍。

submitted time 2018-04-03 Hits15199Downloads133 Comment 0

7. chinaXiv:201803.00428 [pdf]

逻辑回归上的反拉加速方法

何沧平
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

本文通过严格数学分析找出了逻辑回归过拟合的成因:边界样本的损失贡献比重大且随法向量增长而加速增大、边界样本分布散乱,顺便理清了正则项的作用机理。 利用过拟合机制,本文提出一种反拉方法,既能缓解过拟合,又能减少训练步数,在MNIST数据集上实现加速38.25倍,在CIFAR10数据集上实现加速5.61倍。

submitted time 2018-03-22 Hits16160Downloads1106 Comment 0

8. chinaXiv:201708.00246 [pdf]

From limited-aperture to full-aperture

Xiaodong Liu
Subjects: Mathematics >> Computational Mathematics.

Many numerical methods have been proposed in the last 30 years for inverse problems. While very successful in many cases, progress has lagged in other areas of applications which are forced to rely on {\em limited-aperture} measurements. In this paper, we introduce some techniques to retrieve the other data that can not be measured directly. We consider the inverse acoustic scattering of time harmonic plane waves and take the scattering amplitude to be the measurements. Assume that the scattering amplitude can only be measured with observation directions restricted in $S^{n-1}_0$, which is compactly supported in the unit sphere. Based on the reciprocity relation of the scattering amplitude, we prove a special symmetric structure of the corresponding multi-static response matrix. This will also be verified by numerical examples. Combining this, with the help of the Green's formula for the scattered field, we introduce an iterative scheme to retrieve approximate {\em full-aperture} scattering amplitude. As an application, using a recently proposed direct sampling method [28], we consider the fast and robust sampling methods with {\em limited-aperture} measurements. Some numerical simulations are conducted with noisy data, and the results will further verify the effectiveness and robustness of the proposed data retrieval method and of the sampling method for inverse acoustic scattering problems.

submitted time 2017-08-22 Hits2123Downloads1442 Comment 0

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