کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856651 | 1437967 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Matrix factorization for low-rank tensor completion using framelet prior
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم ماتریکس برای تکمیل تانسور با کمترین رتبه با استفاده از پیش ساخته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تکمیل تانسور، فرشته، تقسیم بندی ماتریس پایین رتبه مسدود کردن محدودیت پیوندی فوقانی محدود،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a novel tensor completion model using framelet regularization and low-rank matrix factorization. An effective block successive upper-bound minimization (BSUM) algorithm is designed to solve the proposed optimization model. The convergence of our algorithm is theoretically guaranteed, and under some mild conditions, our algorithm converges to the coordinate-wise minimizers. Extensive experiments are conducted on the synthetic data and real data, and the results demonstrate the effectiveness and the efficiency of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volumes 436â437, April 2018, Pages 403-417
Journal: Information Sciences - Volumes 436â437, April 2018, Pages 403-417
نویسندگان
Tai-Xiang Jiang, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Teng-Yu Ji, Liang-Jian Deng,