low-rank tensors | BriefGPT

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广义张量分解的 ADMM-MM 算法
该论文提出了一种面向一般线性观测模型中低秩张量逆问题的新统一优化算法，该算法支持多种低秩张量分解模型和基本损失函数，并提出了基于交替方向乘子法向和主化极小化方法的优化算法。通过该算法可以解决广泛的应用，并且可以轻松扩展到任何已建立的张量分解
PDF7 months ago
底秩张量恢复的一阶方法的效率研究：严格互补条件下的张量核范数
使用凸松弛方法，基于张量核范数引入的球形约束最小化来恢复低秩张量，引入张量核范数球的适当严格互补条件下获得重要结果，包括线性收敛速度、低秩解的近似线性运行时间，在非平滑目标函数中类似结果可用于 extragradient 方法，并扩展了先前
PDFa year ago
结构化低秩张量学习
提出了一种基于流形的张量低秩分解方法，利用 Riemannian 优化算法解决了存在结构约束和部分观测时的优化问题，并在非负约束和 Hankel 约束下得到了验证。
PDFa year ago
AAAI一即全：渐进式体积蒸馏在神经辐射场架构之间的桥梁
本文提出了一种系统的提炼方法 Progressive Volume Distillation，该方法可以让各种神经结构包括 MLP、稀疏或低秩张量、哈希表和它们的组合之间实现任意转换，从而使得各种下游任务可以在后期对神经表示进行最佳适应。
PDF2 years ago
ACL多模态低秩融合与模态特定因子的高效实现
本文介绍了一种使用低秩张量完成多模态数据融合的新方法，并在多模态情感分析、演讲者特征和情感识别等多个任务中取得了有竞争力的结果且极大地减少了计算复杂度。
PDF6 years ago
利用景观设计学习一层神经网络
本研究考虑学习一层隐藏层神经网络，通过高斯分布输入和低秩张量分解来优化非凸目标函数，利用随机梯度下降法可以证明收敛于全局最小值，并通过模拟实验证实。
PDF7 years ago
联合张量分解与异常压片抑制及其应用
提出了一种交替优化框架来解决在异常杂质的情况下进行低秩张量分解的问题，可以很容易地加入正则化和约束，以利用潜在的加载因子的先验信息。
PDF9 years ago
张量恢复中增广迹范数模型的保证
本文研究了低秩张量的恢复保证，其中使用了迹范数和 Frobenius 范数来最小化张量，得到了与最小化迹范数类似的精确保证，只要满足感知算子的鸟巢空间性质，受限等谱性质或球面截面性质。
PDF12 years ago