基于张量几何理论及人类视觉认知的一、二、三维认知模式,提出了张量树学习算法(Tensor Tree Learning,TTL).其内容包括:张量树学习的基本概念、张量树学习算法、基于张量树的Tucker分解和CP分解的学习算法等;同时也给出了n阶张量树树...基于张量几何理论及人类视觉认知的一、二、三维认知模式,提出了张量树学习算法(Tensor Tree Learning,TTL).其内容包括:张量树学习的基本概念、张量树学习算法、基于张量树的Tucker分解和CP分解的学习算法等;同时也给出了n阶张量树树高的最小高度为1+「log2(n/3)?;最后在数据库Coil100,Coil20,ORL和本实验室创建的数据库上进行了验证,结果表明张量树学习算法是有效、合理的.展开更多
文摘基于张量几何理论及人类视觉认知的一、二、三维认知模式,提出了张量树学习算法(Tensor Tree Learning,TTL).其内容包括:张量树学习的基本概念、张量树学习算法、基于张量树的Tucker分解和CP分解的学习算法等;同时也给出了n阶张量树树高的最小高度为1+「log2(n/3)?;最后在数据库Coil100,Coil20,ORL和本实验室创建的数据库上进行了验证,结果表明张量树学习算法是有效、合理的.
