Tensor factorization uppstår i många maskininlärning applikationer, sådan kunskapsbas modellering och parameteruppskattning i latenta variabla modeller. Numeriska metoder för tensor factorization har dock inte nått mognadsnivån av matris factorization metoder. I detta dokument föreslår vi en ny metod för CP tensor factorization som använder slumpmässiga projektioner för att minska problemet till samtidig matris diagonalisering. Vår metod är begreppsmässigt enkel och gäller även för icke-ortogonala och asymmetriska tensorer av godtycklig ordning. Vi bevisar att ett litet antal slumpmässiga projektioner i huvudsak bevarar den spektra informationen i tensoren, så att vi kan ta bort beroendet av eigengap som plågade tidigare tensorto-matris minskningar. Experimentellt överträffar vår metod befintliga tensor factorization metoder på både simulerade data och två verkliga dataset.
Å andra sidan, matris factorization metoder tillämpas också för att utföra dessa förutsägelser, såsom REF.
Tensor Factorization via Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}