摘要
基于模方法和低秩近似的快速非负张量环分解算法余煜塬,谢侃,余锦视,蒋祺,谢胜利非负张量环(nonnegative tensor ring,NTR)分解是一种用于同时捕获张量目标潜在特征和保留张量数据多线性结构的有力工具.现有的NTR算法在优化过程中依赖于频繁的变形和置换操作,并通过改变步长或投影技术来确保变量非负性,这导致了算法收敛速度较慢,尤其是在大规模问题中.首先,本文提出了一种基于模方法的NTR算法(NTR-MM),该算法可以通过模方转换来约束核心张量的非负性.其次,提出了LRA-NTR-MM算法,通过将低秩近似(low-rank approximation,LRA)引入NTR-MM算法,显著降低了NTR-MM算法的计算复杂度并抑制噪声.最后,实验结果表明,LRA-NTR-MM算法在保持特征提取有效性的同时,比现有同类型算法具有更高的计算效率.
出处
《中国科学：技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期I0001-I0004,共4页
Scientia Sinica(Technologica)
