您当前的位置: > 详细浏览

近似稀疏的低秩张量填充

摘要: 针对目前大多数的低秩张量填充(LRTC)模型存在过度稀疏而导致数据的细微特征被忽略的现象, 本文借助框架变换和低秩矩阵分解, 提出了一个基于近似稀疏的低秩张量填充(AS-LRTC) 模型, 进一步设计了块逐次上界极小化(BSUM) 算法求解该模型. 在一定条件下可以证明该算法的收敛性, 大量的实验结果表明本文提出的算法比现有一些经典算法有明显的优势.

英文摘要: "

版本历史

[V1] 2020-03-16 15:45:36 chinaXiv:202003.00055V1 下载全文
点击下载全文
同行评议状态
待评议
许可声明
metrics指标
  • 点击量28713
  • 下载量2078
评论
分享
邀请专家评阅