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tensor regression
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广义张量估计的最优统计和计算框架
该论文提出了一种灵活的通用低秩张量估计问题的框架，包括计算成像、基因组学和网络分析等应用中的许多重要实例，并通过投影梯度下降的统一方法来克服这些问题的非凸性，以适应底层低秩结构，并证明该算法在估计误差的收敛速度上达到极小值最优率。
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4 years ago
ICML
多元数据学习：简单高效的张量回归
本文介绍了一种利用子采样张量投影梯度解决海量多维数据的张量回归方法，该方法基于投影梯度法和快速张量幂迭代，利用随机草图进一步加速，理论分析表明，算法能够在固定的迭代次数内收敛到正确的解，内存需求随问题的规模线性增长，并在多线性多任务学习和时
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8 years ago
ICML
高阶低秩回归
提出了一种处理具有张量结构输出的回归问题的高效算法（HOLRR），将回归问题制定为在多线性秩约束条件下最小化最小二乘准则，HOLRR 算法可以有效地计算此问题的近似解，并具有良好的理论保证；实验结果表明 HOLRR 算法优于多元和多线性回归
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8 years ago
多线性张量回归对于纵向关系数据的应用
本文开发了一种类型的回归模型来估计纵向和多元关系数据中成员之间的关系，该模型基于多线性张量回归模型，一种特殊情况是张量自回归模型，可以表示关系和网络数据中经常出现的模式，如互惠和传递性。
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10 years ago
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