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J-GLOBAL ID：201902267311172366   整理番号：19A1185401

不完全観測からの再帰的最小二乗を用いたCP分解による高速オンライン低ランクテンソル部分空間追跡【JST・京大機械翻訳】

Fast online low-rank tensor subspace tracking by CP decomposition using recursive least squares from incomplete observations

著者 (1件)： Kasai Hiroyuki (The University of Electro-Communications 1-5-1 Chofugaoka, Chofu-shi, Tokyo 182-8585, Japan)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 347  ページ： 177-190  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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,雑音により劣化した部分的に観測された高次元データストリームのオンラインテンソル部分空間トラッキングの問題を考察した。ここでは,データが低次元線形部分空間にあると仮定した。この問題は,オンライン低ランクテンソル完了問題としてキャストされる。著者らは,CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解に基づく新しいオンラインテンソル部分空間追跡アルゴリズムを提案し,TEnsor CP分解(OLSTEC)によるオンライン低ランク部分空間追跡を行った。提案したアルゴリズムは,関心のあるデータが時間にわたってアルゴリズムに与えられる場合を特別に扱い,それらの部分空間は動的に時間変化する。この目的のために,著者らは二次勾配アルゴリズムである再帰的最小二乗(RLS)を利用する著者らの提案したアルゴリズムを構築した。通信ネットワークトラヒック,環境データおよび監視ビデオのような合成データセットおよび実世界データセットに関する数値評価は,提案したOLSTECアルゴリズムが,反復当たりの収束速度に関して最先端のオンラインアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  経時変化 ,  *最小二乗法 ,  *テンソル ,  線形性 ,  雑音 ,  通信網 ,  録画装置 ,  アルゴリズム ,  *高速度
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *部分空間 ,  データストリーム ,  *部分空間追跡 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オンライン部分空間追跡 ,  低ランクテンソル完備化 ,  再帰的最小二乗

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 観測 ,  最小二乗 ,  CP ,  分解 ,  オンライン ,  テンソル ,  部分空間追跡