Análise de Componentes Principais Esparsos Estruturados

Apresentamos uma extensão da PCA esparsa, ou aprendizado de dicionário esparso, onde os padrões de esparsidade de todos os elementos do dicionário são estruturados e restritos a pertencer a um conjunto predefinido de formas. Esta PCA esparsa estruturada é baseada em uma regularização estruturada recentemente introduzida por 1. Enquanto os priors esparsos clássicos tratam apenas da cardinalidade, a regularização que usamos codifica informações de ordens superiores sobre os dados. Propomos um procedimento de otimização eficiente e simples para resolver este problema. Experimentos com duas tarefas práticas, reconhecimento facial e o estudo da dinâmica de um complexo proteico, demonstram os benefícios da abordagem estruturada proposta em relação às abordagens não estruturadas.