Abstract-För linjära modeller, komprimerad sensor teori och metoder möjliggör återvinning av glesa signaler av intresse från få mätningar-i storleksordningen av antalet icke-noll poster i motsats till längden på signalen av intresse. Resultat av liknande smak har mer nyligen dykt upp för bilinjära modeller, men inga resultat finns tillgängliga för multilinjära modeller av tensor data. I detta bidrag överväger vi komprimerad avkänning för glesa och lågvärdiga tensorer. Mer specifikt anser vi lågrankade tensorer syntetiserade som mängder av yttre produkter av glesa lastvektorer, och en speciell klass av linjära dimensionalitetsreducerande transformationer som minskar varje enskilt läge. Vi bevisar intressanta "orkel" egenskaper som visar att det är möjligt att identifiera de okomprimerade glesa laster direkt från komprimerade tensor data. Bevisen tyder naturligtvis på en tvåstegs återhämtningsprocess: montering av en lågvärdig modell i komprimerad domän, följt av per-läge dekompression. Denna tvåstegsprocess är också tilltalande ur en beräknings komplexitet och minneskapacitet synvinkel, särskilt för stora tensor dataset. Index Termer-, CANDECOMP/PARAFAC, komprimerad avkänning, multi-way analys, tensor nedbrytning.
I REF föreslås en multivägskompressiv avkänningsmetod (MWCS) för glesa och lågvärdiga tensorer.
Multi-Way Compressed Sensing for Sparse Low-Rank Tensors
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}