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#923
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
データの線形変換が考慮されるLRMCのためのより一般的なフレームワークの提案．拡張ラグランジュ乗数とスケッチトリック(sketchin trick)を用いて，効率的な補完アルゴリズムを導出．
新規性
従来の行列補完方法とは対照的にモデルに複数の線形変換がある．
結果
提案手法を五つの画像修復問題(U:一様ランダム欠損，R:ランダム行欠損，C:ランダム列欠損，RC:RとCの組み合わせ，URC:UとRとCの組み合わせ)に適用してSOTAの結果を得た．
その他（なぜ通ったか？等）
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