为了处理张量数据,传统的学习算法常常把张量展成向量,但会造成破坏原始数据固有的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失,或产生高维向量,使得后期学习过程中容易出现过拟合、维度灾难和小样本问题.近年提出了许多基于张量模式的分类算法...为了处理张量数据,传统的学习算法常常把张量展成向量,但会造成破坏原始数据固有的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失,或产生高维向量,使得后期学习过程中容易出现过拟合、维度灾难和小样本问题.近年提出了许多基于张量模式的分类算法,而支持高阶张量机算法是张量分类算法中最有效的方法之一.考虑到张量的高维性和高冗余性,本文提出基于多线性主成分分析的支持高阶张量机分类算法(Multilinear Principle Component Analysis Based Support High-Order Tensor Machine,MPCA+SHTM).该算法首先利用多线性主成分分析对张量进行降维,然后利用支持高阶张量机对降维后的张量进行学习.在12个张量数据集上的实验表明:MPCA+SHTM在保持测试精度的情况下有效地降低了SHTM的计算时间.展开更多
为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Ana...为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法,并将其应用于三维模型特征提取中。该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像,然后从多方向上通过张量进行特征提取,最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。对Princeton Shape Benchmark的实验表明,该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%,比传统的MPCA特征提取方法的平均检索效率提高3%。展开更多
文摘为了处理张量数据,传统的学习算法常常把张量展成向量,但会造成破坏原始数据固有的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失,或产生高维向量,使得后期学习过程中容易出现过拟合、维度灾难和小样本问题.近年提出了许多基于张量模式的分类算法,而支持高阶张量机算法是张量分类算法中最有效的方法之一.考虑到张量的高维性和高冗余性,本文提出基于多线性主成分分析的支持高阶张量机分类算法(Multilinear Principle Component Analysis Based Support High-Order Tensor Machine,MPCA+SHTM).该算法首先利用多线性主成分分析对张量进行降维,然后利用支持高阶张量机对降维后的张量进行学习.在12个张量数据集上的实验表明:MPCA+SHTM在保持测试精度的情况下有效地降低了SHTM的计算时间.
文摘为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法,并将其应用于三维模型特征提取中。该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像,然后从多方向上通过张量进行特征提取,最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。对Princeton Shape Benchmark的实验表明,该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%,比传统的MPCA特征提取方法的平均检索效率提高3%。
