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Beyond Low-Rank Factorizations

Projektbeschreibung

Niederrangige Modelle der nächsten Generation zur komplexen Datenanalyse

Niederrangige Matrixfaktorisierungen sind mathematische Verfahren, die der Zerlegung großer, komplexer Datensätze in einfachere, niedrigdimensionale Darstellungen dienen. Sie unterstützen die Aufdeckung verborgener Muster und Beziehungen in Daten, wodurch sie für maschinelles Lernen, Signalverarbeitung und Data Mining unschätzbar wertvoll werden. So können sie beispielsweise Empfehlungssysteme unterstützen, indem sie Vorlieben der Nutzenden und Produktähnlichkeiten ermitteln. Ungeachtet ihres Erfolgs wird ihr Einsatz in komplexeren Szenarien durch ihren linearer Charakter und ihre Fähigkeit, nur einschichtige Merkmale zu erfassen, eingeschränkt. Das Ziel des ERC-finanzierten Projekts eLinoR lautet, diese Beschränkungen zu überwinden, indem verallgemeinerte niederrangige Matrixfaktorisierungen weiterentwickelt werden, die nichtlineare und tiefe Modelle umfassen. Der vorgeschlagene Ansatz öffnet die Tür zur Lösung komplexerer Probleme und bietet der Forschung leistungsstarke Werkzeuge, um datengesteuerte Fortschritte in verschiedenen Anwendungen voranzubringen.

Ziel

Low-rank matrix factorizations (LRMFs), such as principal component analysis, nonnegative matrix factorization and sparse component analysis, are linear dimensionality reduction techniques and are powerful unsupervised models to represent and analyze high-dimensional data sets. They are used in a wide variety of areas such as machine learning, signal processing, and data mining. Many LRMFs have been proposed in the literature, in particular in the last two decades, and used extensively in many applications, such as recommender systems, blind source separation, and text mining. Although LRMFs have known and still know tremendous success, they have several limitations. Two key limitations are that they are linear models, and that they only learn one layer of features. In this project, we go beyond LRMFs, considering generalized LRMFs (G-LRMFs) that overcome these limitations, considering non-linear and deep LRMFs. These generalizations have been introduced more recently, and they have hardly been explored compared to LRMFs. In particular, eLinoR will focus on three fundamental aspects: (1) Theory: understand G-LRMFs with a focus on computational complexity and identifiability (uniqueness of the decompositions), (2) Algorithms: solve G-LRMFs via provably correct and heuristic algorithms, and (3) Models: design new G-LRMFs for specific applications. This unified approach will enable us to understand these problems better, to develop and analyze algorithms, and to then use them for applications. The novelty and ground-breaking nature of this project also lies in the methodology, exploring G-LRMFs from different but complementary perspectives, bringing together ideas from different fields. The ultimate goal of eLinoR is to provide practitioners with theoretical and algorithmic tools for G-LRMFs, allowing them to decide which model and algorithm to use in which situation and what kind of outcome to expect, leading to a widespread and reliable use of G-LRMFs.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITE DE MONS
Netto-EU-Beitrag
€ 1 982 515,00
Adresse
PLACE DU PARC 20
7000 Mons
Belgien
Region
Région wallonne Prov. Hainaut Arr. Mons
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
€ 1 982 515,00

Begünstigte (1)