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J-GLOBAL ID：202002231191845607   整理番号：20A0815337

riemannian最適化による低ランクテンソル列分解を用いたテンソル完備化【JST・京大機械翻訳】

Tensor Completion using Low-Rank Tensor Train Decomposition by Riemannian optimization

著者 (4件)： Wang Junli (Xi’an Polytechnic University,College of Electronic Information,Xi’an,China) ,  Zhao Guangshe (Xi’an Polytechnic University,College of Electronic Information,Xi’an,China) ,  Wang Dingheng (Xi’an Jiaotong University,School of Electronic and Information Engineering,Xi’an,China) ,  Li Guoqi (Tsinghua University,Department of Precision Instrumentation,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 3380-3384  発行年： 2019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)

抄録/ポイント： マルチウェイデータの欠落したエントリーを回復するテンソル完了は,画像処理,コンピュータビジョン,機械学習などの多くの応用において重要な役割を果たす。現在の方法の大部分は,テンソルトレイン(TT)分解に基づく画像完成アプリケーションのためにこの技術を利用している。それは,そのバランスのとれた多重マトロリゼーション方式によって,テンソル利益から隠れた情報を捉えることができる。従来の線形TT推定と比較して非常に正確な解を求めるために,本論文では,著者らは,完成する画像を推定するために,TTマニホールドに関するRiemann最適化技術を使用した。この手法は,Euclid空間における制約付き線形最適化問題を,Riemann多様体における非制約非線形最適化問題に変換する。カラー画像完成のための実験結果は,既存の方法に対する著者らの方法の明確な利点を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  画像処理 ,  *テンソル ,  カラー画像 ,  最適化手法 ,  線形性 ,  機械学習 ,  コンピュータビジョン ,  *最適化 ,  マニホールド ,  Euclid空間 ,  多重化 ,  Riemann空間
準シソーラス用語： 非線形最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  テンソル ,  分解