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张量网络约束核机器作为高斯过程
张量网络（Tensor Networks）被用于通过限制模型权重来加速核机器，在概率参数上置于 i.i.d. 先验下，我们证明了规范多项分解（CPD）和张量列车（TT）约束的核机器的输出可以恢复到一个完全特征化的高斯过程（Gaussian
PDF3 months ago
是否折叠：用图正则化张量列车完成视觉数据
本文提出了一种基于图信息采用张量列车 (Tensor Train) 表示的方法，以完全保留原始视觉数据的局部信息，使用广义逆高斯 (GIG) 先验构建了一个稀疏促进概率模型，并在均场近似下推导了一个推理算法，实验结果表明该方法优越于传统方法
PDFa year ago
压缩循环神经网络的张量分解
本文通过使用多种张量分解方法对门控循环单元 RNN 进行再参数化，旨在减少参数数量并保持表达能力，研究表明，在序列建模方面，Tensor Train 表现最佳。
PDF6 years ago
张量网络的降维和大规模优化。第 2 部分：应用和未来展望
本文介绍了张量网络及其运算的简介并侧重于介绍用于数据 / 参数的超压缩高阶表示的张量网络模型及其应用，包括支持张量机、求广义特征值、深度神经网络等优化问题的张量分解方法，如张量列车和分层 Tuck 分解，并通过图形方法以及基于核张量的低秩
PDF7 years ago
使用张量列压缩循环神经网络
本文提出了使用 Tensor Train 格式来表示循环神经网络参数，从而显著降低参数数量的替代型循环神经网络，对比未压缩的循环神经网络在序列分类和序列预测中的表现，结果显示其性能不降反升，同时减小了 40 倍的参数数量。
PDF7 years ago
ICLR指数机
本文介绍了一种名为指数机的预测器，它使用一个名为张量分解（Tensor Train）的因式分解格式来表示指数数量级的参数，并采用随机 Riemannian 优化过程来训练模型，从而在许多领域的机器学习解决方案中提高了性能。该模型在合成数据模
PDF8 years ago
高效张量补全：低秩张量列车
该论文提出了一种新的张量补全问题的公式，以张量列车 (TT) 秩的形式介绍了该公式，可以通过平衡的矩阵化计算有效地捕获张量的全局信息。两种算法被提出来解决相应的张量补全问题。
PDF9 years ago
张量列的时间积分
提出了一种在张量列车或矩阵积状态格式中进行动态张量逼近的稳健高效的时间积分器，可用于更新给定数据稀疏的张量列车／矩阵积状态格式中的时间相关张量并在该数据稀疏格式内计算高维度张量微分方程的近似解，讨论了所提出积分器的公式化、实现和理论特性，并
PDF10 years ago