非负张量分解及应用

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所需积分/C币:50 2017-11-11 12:12:02 2.75MB PDF
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在现实生活中,往往存在着大量多维数据,例如视频流数据,文本数据, RGB图像等。传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵形式, 利用矩阵分析方法,例?蛔PCA,SVD,NMF,进行特征提取、聚类、分类等操 作,这无疑破坏了数据原本的空间结构,增加了分析结果的不准确性,而张量 在分析数据的同时,能够保持多维数据的空间结构不被破坏,这极大地引起了 学者们的研究热情。张量即多维数组,它是向量和矩阵在高维上的推广,目前 被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。 本文着重研究三阶非负张量分解问题,回顾三阶张量的非负分解模 型(NTVl,阐述了算法的思想及实现过程。接着,从张量投影的角度出发,建 立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM),阐述了模型的想法,并给出了相 应的算法公式。在收敛性分析中,给出并证明了模型KKT条件的一个等价形式 以及算法收敛性定理。实验结果表明基于张量投影的非负分解模型,相比于原 有的非负分解模型,在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。最后, 讨论了NTPM模型今后研究的方向。

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qq_21606273 文档打不开,不知道是什么情况
2021-01-24
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qq_41982197 参考意义不大
2019-06-06
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