I tensor slutföra uppgifter, de traditionella lågrankade tensor nedbrytning modeller lider av de mödosamma modellval problem på grund av deras höga modellkänslighet. I synnerhet, för tensor ring (TR) nedbrytning, antalet modeller möjligheter växer exponentiellt med tensor ordningen, vilket gör det ganska utmanande att hitta den optimala TR nedbrytning. I detta dokument föreslår vi, genom att utnyttja TR latent utrymme med låg rang, en ny tensorkompletteringsmetod som är robust för modellval. I motsats till införandet av den låga rankrestriktionen på datautrymmet, introducerar vi nuclear norm legalisering på latenta TR-faktorer, vilket resulterar i att optimeringssteg med hjälp av singular value decomposition (SVD) utförs i en mycket mindre skala. Genom att utnyttja den alternerande riktningsmetoden för multiplikatorsystem (ADMM) kan latenta TR-faktorer med optimal rang och återvunnen tensor uppnås samtidigt. Vår föreslagna algoritm visar sig effektivt minska bördan av TR-ranka urval, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaden. De omfattande experimentella resultaten av både syntetiska och verkliga data visar den överlägsna prestandan och effektiviteten hos det föreslagna tillvägagångssättet mot de toppmoderna algoritmerna.
Yuan m.fl. REF föreslog en metod, kallad Tensor Ring lågrankningsfaktorer (TRLRF), genom att kombinera nukleär normreglering och TR nedbrytning.
Tensor Ring Decomposition with Rank Minimization on Latent Space: An Efficient Approach for Tensor Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}