論文筆記 ：Tensor Factorization for Low-Rank Tensor Completion
一、本文創新點 二、符號和定義 三、以前的模型 四、本文的模型 一、本文創新點 1、針對張量補全問題，提出了一種有效的低秩張量分解方法；我們的方法通過把一個張量分解成兩個更小張量的乘積來刻畫它的低管秩結構，並且在每次迭代中只需要更新兩個更小的張量 2、我們提出了一種自適應方法來估計每次迭代的張量低管秩。 3、我們證明了所提出的交替極小化算法可以收斂到一個Karush-Kuhn-T
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