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通过研究张量表达在数据处理中的优势,提出了新的张量回归模型。模型的构造基于标准平行因子分解（CP）,优点在于允许张量在各模态方向同时投影。使用平方损失函数,用F范数构建正则化项,形成张量岭回归模型。通过头部姿势估计实验,证明张量模型能有效地克服向量模型的缺点,提升实验准确率。
张量表达在回归中的应用
【摘 要】
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通过研究张量表达在数据处理中的优势,提出了新的张量回归模型。模型的构造基于标准平行因子分解（CP）,优点在于允许张量在各模态方向同时投影。使用平方损失函数,用F范数构建正
【机 构】
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衡水学院数学与计算机科学学院,衡水学院教务处
【出 处】
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宿州学院学报
【发表日期】
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2016年8期
【基金项目】
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河北省自然科学基金青年基金项目（F2016111005）, 衡水市社会发展研究课题（2016048）
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