Tillnärmning av högorder tensorer med låg Tucker-rank tensorer har tillämpningar inom bland annat psykometri, kemometri, datorseende, biomedicinsk informatik. Traditionellt, lösningsmetoder för att hitta en låg Tucker-rank approximation förutsätter att storleken på kärn tensorn specificeras i förväg, vilket kanske inte är ett realistiskt antagande i många tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny beräkningsmodell där konfigurationen och kärnans storlek blir en del av de beslut som ska optimeras. Vårt tillvägagångssätt är baserat på den så kallade metoden för maximal blockförbättring (MBI) för icke-konvex blockoptimering. Numeriska tester på olika verkliga datauppsättningar från genuttrycksanalys och bildkomprimering rapporteras, som visar lovande prestanda av de föreslagna algoritmerna.
Chen och Al. REF föreslog en ny beräkningsmodell för en liten Tucker-nedbrytning där konfigurationen och kärnans storlek blir en del av de beslut som ska optimeras.
On optimal low rank Tucker approximation for tensors: the case for an adjustable core size
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Global Optimization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}