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StablePCA: Distributionally Robust Learning of Shared Representations from Multi-Source Data
यह शोधपत्र StablePCA प्रस्तुत करता है, जो बहु-स्रोत डेटा से साझा निम्न-आयामी निरूपण (low-dimensional representations) निकालने के लिए एक वितरण रूप से सुदृढ़ (distributionally robust) ढांचा है जो सबसे खराब स्थिति वाले स्पष्ट किए गए विचरण (worst-case explained variance) को अधिकतम करता है, और इसकी अंतर्निहित गैर-उत्तलता (nonconvexity) को एक उत्तल विश्रांति (convex relaxation) के माध्यम से संबोधित करता है जिसे वैश्विक अभिसरण गारंटी (global convergence guarantees) और समाधान की कसावट के लिए एक डेटा-निर्भर प्रमाण पत्र (data-dependent certificate) के साथ एक कुशल मिरर-प्रॉक्स एल्गोरिदम द्वारा हल किया जाता है।