Tensor factorization har visat sig användbar i ett brett spektrum av applikationer, från sensorsystem bearbetning till kommunikation, tal- och ljudsignalbehandling, och maskininlärning. Med få nya undantag, alla tensor factorization algoritmer utvecklades ursprungligen för centraliserad, in-minne beräkning på en enda maskin; och de få som bryter bort från denna form inte lätt införliva praktiskt taget viktiga begränsningar, såsom icke-negativitet. Ett nytt begränsat ramverk för tensor factorization föreslås i detta dokument, som bygger på den alternativa riktningsmetoden för multiplikatorer (ADMoM). Det visas att detta förenklar beräkningar, förbigå behovet av att lösa begränsade optimeringsproblem i varje iteration; och det leder naturligt till distribuerade algoritmer som lämpar sig för parallell implementering på regelbundna högpresterande datorsystem (t.ex. mesh) arkitekturer. Detta öppnar dörren för många framväxande stora dataaktiverade applikationer. Metoden exemplifieras med hjälp av icke-negativitet som en grundläggande begränsning, men den föreslagna ramen kan mer eller mindre enkelt införliva många andra typer av begränsningar. Numeriska experiment är mycket uppmuntrande, vilket tyder på att ADMoM-baserade icke-negativa tensor factorization (NTF) har hög potential som ett alternativ till state-of-the-art metoder. A. P. Liavas är med
I REF föreslås en ny begränsad tensor sönderdelningsmetod med icke-negativitet som baslinjerestriktion, baserad på alternativriktionsmetod för multiplikatorer (ADMoM).
Parallel Algorithms for Constrained Tensor Factorization via the Alternating Direction Method of Multipliers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}