کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
391931 | 664567 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Tensor completion using total variation and low-rank matrix factorization
ترجمه فارسی عنوان
تکمیل تانسور با استفاده از تنوع کامل و تقسیم بندی ماتریس کم رتبه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تکمیل تانسور، تنوع کامل، تقسیم بندی ماتریس پایین رتبه نابود کردن مختصات
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we study the problem of recovering a tensor with missing data. We propose a new model combining the total variation regularization and low-rank matrix factorization. A block coordinate decent (BCD) algorithm is developed to efficiently solve the proposed optimization model. We theoretically show that under some mild conditions, the algorithm converges to the coordinatewise minimizers. Experimental results are reported to demonstrate the effectiveness of the proposed model and the efficiency of the numerical scheme.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 326, 1 January 2016, Pages 243–257
Journal: Information Sciences - Volume 326, 1 January 2016, Pages 243–257
نویسندگان
Teng-Yu Ji, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Tian-Hui Ma, Gang Liu,