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J-GLOBAL ID：201802253633165521   整理番号：18A0479304

前フレームレットを用いた低ランクテンソル完備化のためのマトリックス因数分解【Powered by NICT】

Matrix factorization for low-rank tensor completion using framelet prior

著者 (5件)： Jiang Tai-Xiang (School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Huang Ting-Zhu (School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Zhao Xi-Le (School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Ji Teng-Yu (School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Deng Liang-Jian (School of Mathematical Sciences/Institute of Computational Science, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 436-437  ページ： 403-417  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,フレームレット正則化と低ランク行列因数分解を用いた新しいテンソル完成モデルを提案した。有効ブロック逐次上界最小化(BSUM)アルゴリズムを提案した最適化モデルを解くために設計した。アルゴリズムの収束は理論的に保証されている,いくつかの温和な条件下で,提案アルゴリズムでは,座標軸成分毎最小に収束する。合成データおよび実データ上での包括的実験を行った,その結果は提案手法の有効性と効率を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *テンソル ,  アルゴリズム ,  正則化
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  上界 ,  *行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： テンソル完備化 ,  フレームレット ,  低ランク行列因数分解 ,  ブロック逐次上界最小化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： テンソル ,  マトリックス因数分解