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基于单向流模型的自适应张量链式学习算法
1
作者
马宝泽
李国军
+1 位作者
邢隆
叶昌荣
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期27-36,共10页
针对单向流模型中高阶张量在线分解问题,研究了一种自适应张量链式(TT)学习算法。首先,推导出单向流增量仅改变时序TT核的维度;然后,引入遗忘因子和正则项构造指数权重最小二乘目标函数;最后,利用块坐标下降学习策略分别估计时序和非时...
针对单向流模型中高阶张量在线分解问题,研究了一种自适应张量链式(TT)学习算法。首先,推导出单向流增量仅改变时序TT核的维度;然后,引入遗忘因子和正则项构造指数权重最小二乘目标函数;最后,利用块坐标下降学习策略分别估计时序和非时序TT核。对所提算法在增量大小、TT秩、噪声和时变强度等方面分别进行了验证,结果表明,所提算法的平均相对误差和运算时间均小于对比算法,并在视频自适应分析中表现出优于对比算法的张量切片重构能力。
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关键词
自适应学习算法
张量链式分解
单向流模型
泛在数据流
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职称材料
题名
基于单向流模型的自适应张量链式学习算法
1
作者
马宝泽
李国军
邢隆
叶昌荣
机构
重庆邮电大学光电工程学院
重庆邮电大学超视距可信信息传输研究所
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期27-36,共10页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2019YFC1511300)
国家自然科学基金资助项目(No.62201113,No.U22A2006)
+1 种基金
重庆市重点研发计划基金资助项目(No.cstc2021ycjh-bgzxm0072)
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJQN202300625)。
文摘
针对单向流模型中高阶张量在线分解问题,研究了一种自适应张量链式(TT)学习算法。首先,推导出单向流增量仅改变时序TT核的维度;然后,引入遗忘因子和正则项构造指数权重最小二乘目标函数;最后,利用块坐标下降学习策略分别估计时序和非时序TT核。对所提算法在增量大小、TT秩、噪声和时变强度等方面分别进行了验证,结果表明,所提算法的平均相对误差和运算时间均小于对比算法,并在视频自适应分析中表现出优于对比算法的张量切片重构能力。
关键词
自适应学习算法
张量链式分解
单向流模型
泛在数据流
Keywords
adaptive learning algorithm
tensor train decomposition
single-aspect streaming model
ubiquitous data stream
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单向流模型的自适应张量链式学习算法
马宝泽
李国军
邢隆
叶昌荣
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
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