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J-GLOBAL ID:201702232224946888   整理番号:17A1724684

テンソルのPARAFAC分解のための行列多項式予測モデルを用いた交互最小二乗法の収束加速【Powered by NICT】

Convergence acceleration of alternating least squares with a matrix polynomial predictive model for PARAFAC decomposition of a tensor
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: EUSIPCO  ページ: 1115-1119  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,その係数がマトリックスである行列多項式をまず定義した。行列多項式予測モデル(MPPM)と呼ばれる,その予測モデルを導出した。交互最小二乗(ALS)における分解テンソルの負荷マトリックスはMPPMの予測値で置換すると,MPPM(ALS MPPM)を用いた新しいALSアルゴリズムを提案した。分析は提案したALS MPPMの収束速度はマトリックス多項式の次数に密接に関連することを示した。加速収束速度が期待される,高度に多項式が望ましい。高度予測破壊の高い可能性を意味するが,簡単な溶液は,そのような障害を扱うために使用することができる。ALS MPPMと既存のALSベースアルゴリズムとの間の関係も解析した。数値シミュレーションの結果は,提案したALS MPPMは文献で報告されたALSベースアルゴリズムよりも性能的に優れて解析結果を検証することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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信号理論 

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