論文の概要: Distributed Non-Negative Tensor Train Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01340v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 05:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 01:07:31.917940
• Title: Distributed Non-Negative Tensor Train Decomposition
• Title（参考訳）: 分散非負性テンソル列車分解
• Authors: Manish Bhattarai, Gopinath Chennupati, Erik Skau, Raviteja Vangara, Hirsto Djidjev, Boian Alexandrov
• Abstract要約: 高次元データは多次元配列、別名テンソルとして表される。 テンソルに潜伏構造(直接観測できない)が存在することは、データのユニークな表現と圧縮を可能にする。 分散非負のテンソルトレインを導入し、そのスケーラビリティと、合成および実世界のビッグデータ上での圧縮を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2264685979617655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The era of exascale computing opens new venues for innovations and discoveries in many scientific, engineering, and commercial fields. However, with the exaflops also come the extra-large high-dimensional data generated by high-performance computing. High-dimensional data is presented as multidimensional arrays, aka tensors. The presence of latent (not directly observable) structures in the tensor allows a unique representation and compression of the data by classical tensor factorization techniques. However, the classical tensor methods are not always stable or they can be exponential in their memory requirements, which makes them not suitable for high-dimensional tensors. Tensor train (TT) is a state-of-the-art tensor network introduced for factorization of high-dimensional tensors. TT transforms the initial high-dimensional tensor in a network of three-dimensional tensors that requires only a linear storage. Many real-world data, such as, density, temperature, population, probability, etc., are non-negative and for an easy interpretation, the algorithms preserving non-negativity are preferred. Here, we introduce a distributed non-negative tensor-train and demonstrate its scalability and the compression on synthetic and real-world big datasets.
• Abstract（参考訳）: エクサスケールコンピューティングの時代は、多くの科学、工学、商業分野における革新と発見のための新しい場所を開く。 しかしexaflopsには、高性能コンピューティングによって生成される超大容量の高次元データも含まれる。 高次元データは多次元配列、別名テンソルとして表される。 テンソルにおける潜在構造(直接観測できない)の存在は、古典的なテンソル分解技術によってデータの一意的な表現と圧縮を可能にする。 しかしながら、古典テンソル法は必ずしも安定ではないし、あるいはそのメモリ要件において指数関数的でもあるため、高次元テンソルには適さない。 テンソルトレイン(TT)は、高次元テンソルの分解のために導入された最先端テンソルネットワークである。 tt は、線形保存のみを必要とする三次元テンソルのネットワークにおける初期高次元テンソルを変換する。 密度、温度、人口、確率などの実世界のデータの多くは非負であり、容易に解釈できるため、非負性を保存するアルゴリズムが好ましい。 本稿では,分散非負のテンソルトレインを導入し,そのスケーラビリティと合成および実世界のビッグデータの圧縮を実証する。

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