MACH: 快速随机张量分解
本文从信号处理角度提供了关于高阶张量分解的全面介绍，包括基本的 CP 和 Tucker 模型，通过多种数据处理方法提供更加灵活和自然的潜在因素；研究表明张量分解可用作现代信号处理、数据分析和机器学习应用的最有效和最有前途的工具。
Mar, 2014
本文将全面介绍张量（Tensors）的概念和分解方法，并探讨它们在机器学习中的应用，特别是在无监督学习和多关系数据分析等领域的优越性，同时结合实例研究了张量估计混合模型的基本方法，并提供了相关软件类库的参考。
Nov, 2017
本研究主要介绍了张量网络、张量分解、多元分析，低秩逼近以及大数据分析等多个方面，并讨论了其在异常检测、特征提取、分类、聚类分析、数据融合和集成、模式识别、预测建模、回归、时间序列分析和多元分析等领域中的潜在应用。
Mar, 2014
介绍了一种基于混合线性建模和子空间聚类技术的自适应、多尺度张量分解方法，旨在降低大型和多模态数据的维度和表示复杂度。该方法在多个真实张量信号的维数约简和分类问题中表现良好。
Apr, 2017
通过平滑分析模型，本文提出了一种针对高度过完备情况（秩多项式于该张量维度）的张量分解的有效算法，且该算法具有鲁棒性，即使输入存在逆多项式误差，其表现依然可靠。该算法的线性独立性结果为我们在学习过程中应用张量方法提供了方便，为多视图模型和轴向高斯混合等学习问题的研究提供了更多的组件维度。
Nov, 2013
本文研究了 CANDECOMP/PARAFAC（CP）张量分解在多维数据降维中的应用，提出了一种基于随机算法的简单但强大的算法来计算大规模张量的近似 CP 分解，并通过多个实验结果证明了该算法的性能。
Mar, 2017
本文研究了一种高效的参数估计方法，可用于广泛的潜变量模型，特别是那些具有张量结构的模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和潜在狄利克雷分配模型，通过对表示模型可观测矩阵的低阶矩（通常为二阶和三阶）的张量进行分解获得。方法为鲁棒性较强、可有效计算，并可应用于多个流行的潜变量模型。
Oct, 2012
我们提出了一种多字典张量分解（MDTD）框架，利用编码字典中关于张量模式的先验结构信息来获得稀疏编码的张量因子。通过实验证明，MDTD 相比无字典方法学习到更简洁的模型，且在重构质量、缺失值插补质量和张量秩的估计等方面均具有明显的改进，而且不会增加运行时间。
Sep, 2023
本文提出了一种基于草图的快速随机张量 CP 分解算法，通过 FFT 计算张量收缩并使用对称张量的冲突哈希进一步节省计算时间，结合白化和张量幂迭代技术，此算法在稀疏和密集张量上都具有最快的速度，适用于主题建模等应用。
Jun, 2015