Det har funnits ett växande intresse för att utvidga traditionella vektorbaserade maskininlärningsmetoder till sina tensorformer. Stöd tensor maskin (STM) och stöd Tucker maskin (StuM) är två typiska tensor generalisering av den konventionella stöd vektor maskin (SVM). Men den expressiva kraften hos STM är restriktiv på grund av sin rang-en tensor begränsning, och StuM är inte skalbar på grund av den exponentiellt stora Tucker kärna tensor. För att övervinna dessa begränsningar, introducerar vi en ny och effektiv stöd tensor tåg maskin (STTM) genom att använda en allmän och skalbar tensor tåg som parameter modell. Experiment validerar och bekräftar STTM:s överlägsenhet över SVM, STM och STuM.
För att övervinna detta, Ref. REF föreslog en stöd tensor tåg maskin (STTM), som antar den potentiella vikt tensor format är en TT.
A Support Tensor Train Machine
{'venue': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}