Abstract-Tensor nedbrytningar är ovärderliga verktyg för att analysera multimodala datauppsättningar. I många verkliga scenarier är sådana dataset långt ifrån statiska, tvärtom tenderar de att växa med tiden. Till exempel, i en online social nätverk inställning, som vi observerar nya interaktioner över tid, vårt dataset uppdateras i sin "tid" läge. Hur kan vi upprätthålla en giltig och exakt nedbrytning av en sådan dynamiskt föränderlig multimodal datauppsättning, utan att behöva räkna om hela nedbrytningen efter varje uppdatering? I detta dokument introducerar vi SAMBATEN, en provtagningsbaserad Batch Incremental Tensor Decomposition algoritm, som gradvis upprätthåller nedbrytningen ges nya uppdateringar av tensor datasetet. SAMBATEN kan skala till datauppsättningar som hjärtats tillstånd i inkrementell tensordegradering inte kan fungera på, på grund av dess förmåga att effektivt sammanfatta befintliga tensor och inkommande uppdateringar, och utföra alla beräkningar i det reducerade sammanfattande utrymmet. Vi utvärderar i stor utsträckning SAMBATEN med hjälp av syntetiska och verkliga dataset. På ett vägledande sätt uppnår SAMBATEN jämförbar noggrannhet med toppmoderna inkrementella och icke-inkrementella tekniker, samtidigt som den är 25-30 gånger snabbare. Dessutom skalar SAMBATEN till mycket stora glesa och täta dynamiskt utvecklande tensorer av dimensioner upp till 100K × 100K × 100K där state-of-the-art inkrementella metoder inte kunde fungera.
Gujral m.fl. REF föreslog provtagningsbaserad Batch Incremental Tensor Decomposition algoritm som uppdaterar online beräkning av CP/PARAFAC och utför alla beräkningar i det minskade sammanfattande utrymmet.
SamBaTen: Sampling-based Batch Incremental Tensor Decomposition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}