IEEE Signal Processing Magazine· 2015Q1
Sinyal İşleme Uygulamaları için Tensör Ayrıştırmaları: İki Yönlüden Çok Yönlü Bileşen Analizine
Tensor Decompositions for Signal Processing Applications: From two-way to multiway component analysis
- 1.384atıf
- Q1SCImago
- 2015yıl
Kısa özet
Daha yüksek dereceli tensörler (çok yönlü diziler), hafif koşullar altında garantili tekilliğe sahip polinom modelleri sağlayan, geleneksel matris modellerinden daha çok yönlü bir veri analizi paradigması sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Tensörler (çok yönlü diziler), veri analizi için düz görünümlü matris modellerinin ötesinde temel bir değişim sağlar.
- Tensör modeller doğası gereği polinomsaldır ve hafif koşullar altında garantili tekillik sunar.
- Çoklu doğrusal cebir, esnek kısıtlama uygulamasına olanak tanıyan tensör ayrıştırma tekniklerinin temelini oluşturur.
- Tensör yöntemleri, matris tabanlı yaklaşımlara kıyasla daha genel gizli bileşenler çıkarabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The widespread use of multisensor technology and the emergence of big data sets have highlighted the limitations of standard flat-view matrix models and the necessity to move toward more versatile data analysis tools. We show that higher-order tensors (i.e., multiway arrays) enable such a fundamental paradigm shift toward models that are essentially polynomial, the uniqueness of which, unlike the matrix methods, is guaranteed under very mild and natural conditions. Benefiting from the power of multilinear algebra as their mathematical backbone, data analysis techniques using tensor decompositions are shown to have great flexibility in the choice of constraints which match data properties and extract more general latent components in the data than matrix-based methods.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Signal Processing Magazine, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Matematik
Computational MathematicsMathematics