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論文筆記:All-at-once Optimization for Coupled Matrix and Tensor Factorizations
時間 2021-01-02
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一、本文創新點 二、建模 三、CMTF-OPT 四、處理缺失數據的耦合張量-矩陣分解 一、本文創新點 1、大家都清楚,如果有多組數據進行分析,缺失的數據的自由度自然就低了,也更方便進行預測或天從,因此引起了大家對耦合張量,耦合矩陣研究的熱潮。本文只要針對張量與矩陣耦合的問題(簡稱CMTF),提出了一種基於梯度優化的算法(稱爲CMTF-OPT) 2、CMTF-OPT的提出是針對已存在的ALS算法
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