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稀疏高阶张量CP分解
【摘 要】
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随着当代计算机技术的飞速发展,尤其在机器学习和人工智能领域的研究越来越广泛和深入.人们对高维数据基础理论的建立要求越来越严格,尤其对高阶张量的数据分解研究也就越来越深入.在数据处理中如何分解数据直接影响着算法的性能.例如在人脸数据中有些处理方法是使用普通的奇异值分解或者直接把数据排列成一个一维的向量,这种方法不能保证保留数据的重要信息而且还破坏了图像的空间结构导致数据的不稳定性.从而使算法效果下降
【机 构】
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广东工业大学
【出 处】
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广东工业大学
【发表日期】
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2019年01期
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