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J-GLOBAL ID：202202227298145735   整理番号：22A0977028

雑音のある観測によるスパース非負テンソル因数分解と完成【JST・京大機械翻訳】

Sparse Nonnegative Tensor Factorization and Completion With Noisy Observations

著者 (2件)： Zhang Xiongjun (School of Mathematics and Statistics and the Hubei Key Laboratory of Mathematical Sciences, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Ng Michael K. (Department of Mathematics, The University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Information Theory  (IEEE Transactions on Information Theory)
巻： 68  号： 4  ページ： 2551-2572  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0231A  ISSN： 0018-9448  CODEN： IETTAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,三次テンソルに対する部分および雑音観測からのスパース非負テンソル因数分解および完了問題を研究した。スパース性と非負性のため,基礎となるテンソルは1つのスパース非負テンソルと1つの非負テンソルのテンソルテンソル積に分解される。非負性制約による観測とスパース因子に対するテンソルl_0ノルムに対する最尤推定の合計を最小化することを提案した。提案モデルの推定量の誤差限界を一般的な雑音観測の下で確立できることを示した。付加的Gauss雑音,付加的Laplace雑音,およびPoisson観測を含む特定の雑音分布の下の詳細な誤差限界を,誘導することができた。さらに,ミニマックス下限は,基礎となるテンソルの大きさの対数因子までの確立された上限と一致することを示した。テンソルに対するこれらの理論的結果は,行列に対して得られたものより良好であり,これは,完成と雑音除去のための非負スパーステンソルモデルの使用の利点を示す。数値実験を行い,行列ベース手法と比較して,提案したテンソルベース法の優位性を検証した。Copyright 2022 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： 行列 ,  *雑音 ,  *テンソル ,  最尤法 ,  *因数分解 ,  Gauss雑音 ,  対数 ,  テンソル積 ,  性質 ,  推定量 ,  ノルム ,  雑音除去
準シソーラス用語： スパース性 ,  誤差限界 ,  数値実験 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  観測 ,  テンソル ,  因数分解