Accelerated Canonical Polyadic Decomposition by Using Mode Reduction
利用模式约简加速典型多路分解
AI总结 针对高阶张量CP分解中频繁展开至N个模式导致的效率瓶颈,提出一种将N阶张量先转化为3阶张量再分解的方法,避免逐模式展开,同时保持分解唯一性并提升效率。
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IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems · 期刊 · Machine Learning
利用模式约简加速典型多路分解
AI总结 针对高阶张量CP分解中频繁展开至N个模式导致的效率瓶颈,提出一种将N阶张量先转化为3阶张量再分解的方法,避免逐模式展开,同时保持分解唯一性并提升效率。
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