IEEE Signal Processing Magazine· 2014Q1
Tensörler: Kısa Bir Giriş
Tensors : A brief introduction
- 346atıf
- Q1SCImago
- 2014yıl
Kısa özet
Tensörler, özellikle kanonik poladik (CP) ayrışımı, kör kaynak ayırma (BSS) algoritmalarının temelini oluşturarak belirlenmemiş karışımların tanımlanmasını sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Tensör ayrışımları, birçok kör kaynak ayırma (BSS) algoritmasının özünü oluşturur.
- Kanonik poladik (CP) tensör ayrışımı, belirlenmemiş karışımların tanımlanması için anahtardır.
- Tensörler ve matrisler, CP ayrışımını SVD'den ayıran farklı özelliklere sahiptir.
- Makale, tensörlerin matrislere göre temel farklılıklarını ve özelliklerini tanıtmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Tensor decompositions are at the core of many blind source separation (BSS) algorithms, either explicitly or implicitly. In particular, the canonical polyadic (CP) tensor decomposition plays a central role in the identification of underdetermined mixtures. Despite some similarities, CP and singular value decomposition (SVD) are quite different. More generally, tensors and matrices enjoy different properties, as pointed out in this brief introduction.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Signal Processing Magazine, 2014 · 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