Med framsteg inom datainsamlingsteknik, tensor data antar ökande betydelse i många tillämpningar och problemet med övervakad tensor lärande har dykt upp som ett ämne av avgörande betydelse i data mining och maskininlärning gemenskapen. Konventionella metoder för övervakad tensor inlärning fokuserar främst på inlärningskärnor genom att platta tensoren till vektorer eller matriser, men strukturell information inom tensorerna kommer att gå förlorad. I detta dokument introducerar vi ett nytt system för att designa strukturbevarande kärnor för övervakad tensor-inlärning. Speciellt visar vi hur vi kan utnyttja den naturligt tillgängliga strukturen inom den tensoriska representationen för att koda förkunskaper i kärnan. Vi föreslog en tensorkärna som kan bevara tensorstrukturer baserade på dual-tensorial kartläggning. Den dual-tensorial mappning funktion kan kartlägga varje tensor instans i inmatningsutrymmet till en annan tensor i funktionen utrymme samtidigt som tensorial struktur. Teoretiskt sett är vårt tillvägagångssätt en förlängning av de konventionella kärnorna i vektorutrymmet till tensorrymden. Vi applicerade vår nya kärna i samband med SVM på verkliga tensor klassificeringsproblem inklusive hjärnan fMRI klassificering för tre olika sjukdomar (dvs. Alzheimers sjukdom, ADHD och hjärnskador av HIV). Omfattande empiriska studier visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt effektivt kan öka tensor klassificeringsprestanda, särskilt med små urvalsstorlekar.
För att undvika detta, Han et al. REF föreslog en tensorkärna som bevarar tensorstrukturer baserade på en dubbel-tensorisk kartläggning, dvs. genom att kartlägga varje tensorprov från ingångsutrymmet till en högre ordnings tensorfunktionsutrymme samtidigt som strukturen bevaras.
DuSK: A Dual Structure-preserving Kernel for Supervised Tensor Learning with Applications to Neuroimages
{'venue': 'Proceedings of the ... SIAM International Conference on Data Mining. SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': 'Proceedings of the ... SIAM International Conference on Data Mining. SIAM International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}