Obtaining error-minimizing estimates and universal entry-wise error bounds for low-rank matrix completion
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Date
2013
Authors
Volume
2013-12
Issue
Journal
Series Titel
Oberwolfach Preprints (OWP)
Book Title
Publisher
Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach
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Abstract
We propose a general framework for reconstructing and denoising single entries of incomplete and noisy entries. We describe: effective algorithms for deciding if and entry can be reconstructed and, if so, for reconstructing and denoising it; and a priori bounds on the error of each entry, individually. In the noiseless case our algorithm is exact. For rank-one matrices, the new algorithm is fast, admits a highly-parallel implementation, and produces an error minimizing estimate that is qualitatively close to our theoretical and the state-of-the-art Nuclear Norm and OptSpace methods.
Description
Keywords
Citation
Király, F. J., & Theran, L. (2013). Obtaining error-minimizing estimates and universal entry-wise error bounds for low-rank matrix completion (Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach). Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach. https://doi.org//10.14760/OWP-2013-12
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