Problemet med tensorkomplettering uppstår ofta i signalbehandling och maskininlärning. Det består av att återvinna en tensor från en delmängd av sina poster. Det vanliga strukturella antagandet på en tensor som gör problemet väl poserat är att tensorn har låg rang i varje läge. Flera tensor avslutningsmetoder baserade på minimering av nukleär norm, som är den närmaste konvex approximation av rank, har föreslagits nyligen, med tillämpningar främst i bild målar problem. Det sägs ofta i dessa artiklar att metoder baserade på Tucker factorization fungerar dåligt när de verkliga leden är okända. I detta dokument föreslår vi en enkel algoritm för Tucker factorization av en tensor med saknade data och dess tillämpning på låg-n-rank tensor avslutning. Algoritmen liknar den metod som tidigare föreslagits för PARAFAC-nedbrytning med saknade data. Vi demonstrerar i flera numeriska experiment att den föreslagna algoritmen presterar bra även när leden är betydligt överskattade. Ungefärlig återuppbyggnad kan åstadkommas när leden är underskattade. Algoritmen överträffar atomnormens minimeringsmetoder när fraktionen av kända element i en tensor är låg.
Därför, baserat på Tucker studier, Marko REF utvecklat en annan metod för att återvinna en tensor.
Tucker factorization with missing data with application to low- $$n$$ n -rank tensor completion
{'venue': None, 'journal': 'Multidimensional Systems and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}