Tensor CANDECOMP/PARAFAC (CP) nedbrytning har breda tillämpningar inom statistisk inlärning av latenta variabla modeller och vid datautvinning. I detta dokument föreslår vi snabba och randomiserade tensor CP nedbrytningsalgoritmer baserade på skissning. Vi bygger vidare på idén om räkneskisser, men introducerar många nya idéer som är unika för tensorer. Vi utvecklar nya metoder för randomiserad beräkning av tensorkontraktioner via FFT, utan att uttryckligen bilda tensorer. Sådana tensor sammandragningar påträffas i nedbrytningsmetoder såsom tensor power iterationer och alternerande minst kvadrater. Vi designar också nya kolliderande hassel för symmetriska tensorer för att ytterligare spara tid vid beräkning av skisserna. Vi kombinerar sedan dessa skiss idéer med befintlig blekning och tensor power iterative tekniker för att få den snabbaste algoritmen på både glesa och täta tensors. Kvaliteten på approximationen enligt vår metod beror inte på egenskaper som gleshet, enhetlighet av element, etc. Vi tillämpar metoden för ämnesmodellering och får konkurrenskraftiga resultat.
Wang m.fl. REF beräknar tensor kontraktion via tensor skiss.
Fast and Guaranteed Tensor Decomposition via Sketching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}