ランダムCPテンソル分解【JST・京大機械翻訳】

Erichson N. Benjamin; Manohar Krithika; Brunton Steven L.; Kutz J. Nathan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207121252544 整理番号：22P0040336

ランダムCPテンソル分解【JST・京大機械翻訳】

Randomized CP Tensor Decomposition

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発行年： 2017年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

CANDECOMP/PARAFAC(CP)テンソル分解は,マルチウェイデータのための一般的な次元縮小法である。次元縮小は,多くの高次元テンソルが環境測定空間の大きさに対して低い固有ランクを持つので,しばしば求められている。しかし,この基本的なテンソル分解の計算には,ΔΣbigデータの出現が重要な計算課題となっている。最新のランダム化アルゴリズムを活用することにより,コヒーレント構造が,時間の一部におけるテンソルのより小さな表現から学習できることを示した。このように,この単純だが強力なアルゴリズムは,大規模テンソルに対しても近似CP分解の計算を可能にする。近似誤差は,それによって,オーバーサンプリングとパワー反復の計算を通して制御することができた。理論的結果に加えて,いくつかの経験的結果は提案アルゴリズムの性能を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 信号理論

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