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J-GLOBAL ID：202002211469552151   整理番号：20A1998605

低ランクテンソル完備化のための効率的な非凸混合法【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Non-convex Mixture Method for Low-rank Tensor Completion

著者 (4件)： Chengfei Shi (School of Mechanical Sciences and engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Li Wan (School of Mechanical Sciences and engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Zhengdong Huang (School of Mechanical Sciences and engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Tifan Xiong (School of Mechanical Sciences and engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICVIP 2018  ページ： 112-117  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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)

抄録/ポイント： 低ランクテンソル完了の問題のために,ランク推定は,非常に重要な役割を果たす。そして,いくつかの傑出した研究の中で,核ノルムは,その凸特性のために最適化におけるランクの代用としてしばしば用いられる。しかしながら,最近の進展は,いくつかの非凸関数がランクをよりよく近似することができ,アルゴリズムの精度を著しく改良できることを示した。一方,非凸関数の複雑性は,特にテンソルのモードn展開から大規模行列を扱う際に,はるかに高い計算コストをもたらす。本論文では,ログDet関数とTucker分解を組み合わせることによってテンソル完了のための混合モデルを提案し,計算における精度および低コストにおけるより良い性能を達成した。この方法の実装において,乗算器(ADMM)の交互方向法を採用して,最適テンソル完了を得た。画像復元に関する実験を行い,この方法の有効性と効率を検証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *テンソル ,  乗算器 ,  凸関数 ,  凸形 ,  有効性 ,  ノルム ,  画像復元
準シソーラス用語： 複雑性 ,  混合モデル ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 低ランクテンソル完成 ,  Tucker分解 ,  画像復元 ,  logDet機能

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： テンソル ,  凸