ICMLMay, 2016

低秩张量完成:一种黎曼流形预条件的方法

TL;DR本文提出了一种基于 Riemann manifold 预处理的新型张量完成问题求解方式,通过利用代价函数的最小二乘结构和 Tucker 分解的结构对称性,提出了一种新的 Riemann 度量或内积,使得可以在商流形上使用 Riemannian 优化框架来发展批次和在线设置的预处理非线性共轭梯度和随机梯度下降算法。在各种合成和真实世界数据集上的数值比较表明,所提出的算法在鲁棒性方面优于现有的其他算法。