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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Overview of Frank-Wolfe Optimization for Stochasticity Constrained Interpretable Matrix and Tensor Factorization

verfasst von : Rafet Sifa

Erschienen in: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper we give an overview about utilizing Frank Wolfe optimization to find interpretable constrained matrix and tensor factorizations. We will particularly concentrate on imposing stochasticity constraints and show how factors of Archetypal Analysis as well as Decomposition Into Directed Components can be found using Frank Wolfe optimization to respectively decompose bipartite matrices and asymmetric similarity tensors. We will show how the derived algorithms perform by presenting case studies from behavioral profiling in digital games.

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Titel: An Overview of Frank-Wolfe Optimization for Stochasticity Constrained Interpretable Matrix and Tensor Factorization
verfasst von: Rafet Sifa
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018
Print ISBN: 978-3-030-01420-9

Electronic ISBN: 978-3-030-01421-6

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01421-6_36

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