Krylov Methods are (nearly) Optimal for Low-Rank Approximation
Author:
Affiliation:
1. Massachusetts Institute of Technology,Cambridge,USA
Funder
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Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10353068/10353072/10353123.pdf?arnumber=10353123
Reference61 articles.
1. Nguyen;Andoni
2. Algorithms for Learning Latent Models: Establishing Tractability to Approaching Optimality;Bakshi,2022
3. Learning a latent simplex in input-sparsity time;Bakshi;ICLR,2021
4. Robust and Sample Optimal Algorithms for PSD Low Rank Approximation
5. Low-rank approximation with 1/𝜖 1/3 matrix-vector products
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