کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411409 | 679553 | 2016 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fast nonnegative tensor factorization based on accelerated proximal gradient and low-rank approximation
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی تانسور نامنفی سریع بر اساس شیب پروگزیمال شتاب دار و تقریب رتبه کم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجزیه CP (PARAFAC)؛ فاکتوربندی تانسور نامنفی؛ شیب پروگزیمال شتاب دار؛ تقریبی نزولی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Nonnegative tensor factorization (NTF) has been widely applied in high-dimensional nonnegative tensor data analysis. However, most of the existing algorithms suffer from slow convergence caused by the nonnegativity constraint and hence their practical applications are severely limited. In this study, we propose a new algorithm called FastNTF_APG to speed up NTF by combining accelerated proximal gradient and low-rank approximation. Experimental results demonstrate that FastNTF_APG achieves significantly higher computational efficiency than state-of-the-art NTF algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 148–154
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 148–154
نویسندگان
Yu Zhang, Guoxu Zhou, Qibin Zhao, Andrzej Cichocki, Xingyu Wang,