Počet záznamů: 1
Krylov-Levenberg-Marquardt Algorithm for Structured Tucker Tensor Decompositions
- 1.
SYSNO ASEP 0541614 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Krylov-Levenberg-Marquardt Algorithm for Structured Tucker Tensor Decompositions Tvůrce(i) Tichavský, Petr (UTIA-B) RID, ORCID
Phan, A. H. (RU)
Cichocki, A. (RU)Celkový počet autorů 3 Zdroj.dok. IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing. - : Institute of Electrical and Electronics Engineers - ISSN 1932-4553
Roč. 15, č. 3 (2021), s. 550-559Poč.str. 10 s. Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova canonical polyadic tensor decomposition ; parallel factor analysis ; tensor chain ; sensitivity Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum Obor OECD Electrical and electronic engineering Způsob publikování Omezený přístup Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 UT WOS 000637533400010 EID SCOPUS 85100948273 DOI 10.1109/JSTSP.2021.3059521 Anotace Structured Tucker tensor decomposition models complete or incomplete multiway data sets (tensors), where the core tensor and the factor matrices can obey different constraints. The model includes block-term decomposition or canonical polyadic decomposition as special cases. We propose a very flexible optimization method for the structured Tucker decomposition problem, based on the second-order Levenberg-Marquardt optimization, using an approximation of the Hessian matrix by the Krylov subspace method. An algorithm with limited sensitivity of the decomposition is included. The proposed algorithm is shown to perform well in comparison to existing tensor decomposition methods.
Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2022 Elektronická adresa https://ieeexplore.ieee.org/document/9354901
Počet záznamů: 1