Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Tensor Decomposition

論文の概要: Efficient Tensor Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15589v1
Date: Thu, 30 Jul 2020 16:53:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-05 15:01:44.963768
Title: Efficient Tensor Decomposition
Title（参考訳）: 効率的なテンソル分解
Authors: Aravindan Vijayaraghavan
Abstract要約: この章はテンソルを構成ランク1のテンソルの和に分解する問題を研究している。軽度な仮定の下で証明可能な保証付き効率的なアルゴリズムを設計し、スムーズな分析のような最悪のフレームワークを使用する方法を探ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.165529175855712
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This chapter studies the problem of decomposing a tensor into a sum of constituent rank one tensors. While tensor decompositions are very useful in designing learning algorithms and data analysis, they are NP-hard in the worst-case. We will see how to design efficient algorithms with provable guarantees under mild assumptions, and using beyond worst-case frameworks like smoothed analysis.
Abstract（参考訳）: この章はテンソルを構成ランク1のテンソルの和に分解する問題を研究している。テンソル分解は学習アルゴリズムやデータ解析を設計するのに非常に有用であるが、最悪の場合NPハードである。軽度な仮定の下で証明可能な保証付き効率的なアルゴリズムを設計し、スムーズな分析のような最悪のフレームワークを使用する方法を探ります。

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