論文の概要: Multi-mode Core Tensor Factorization based Low-Rankness and Its Applications to Tensor Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01918v2
• Date: Sun, 16 May 2021 07:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 14:38:40.849956
• Title: Multi-mode Core Tensor Factorization based Low-Rankness and Its Applications to Tensor Completion
• Title（参考訳）: マルチモードコアテンソル因子化に基づく低ランク化とテンソル完了への応用
• Authors: Haijin Zeng
• Abstract要約: 低ランクテンソル補完はコンピュータや機械学習で広く使われている。 本稿では,マルチモーダルテンソル化アルゴリズム(MCTF)と低ランク度尺度を併用し,より優れた非スペクトル緩和形式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-rank tensor completion has been widely used in computer vision and machine learning. This paper develops a kind of multi-modal core tensor factorization (MCTF) method together with a tensor low-rankness measure and a better nonconvex relaxation form of it (NonMCTF). The proposed models encode low-rank insights for general tensors provided by Tucker and T-SVD, and thus are expected to simultaneously model spectral low-rankness in multiple orientations and accurately restore the data of intrinsic low-rank structure based on few observed entries. Furthermore, we study the MCTF and NonMCTF regularization minimization problem, and design an effective BSUM algorithm to solve them. This efficient solver can extend MCTF to various tasks, such as tensor completion. A series of experiments, including hyperspectral image (HSI), video and MRI completion, confirm the superior performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 低ランクテンソル補完はコンピュータビジョンや機械学習で広く使われている。 本稿では,マルチモーダルコアテンソル因子分解法(mctf法)を,テンソル低ランク性測度とより優れた非凸緩和形式(nonmctf)とともに開発する。 提案モデルでは,Tucker と T-SVD によって提供される一般テンソルの低ランクインサイトを符号化し,複数方向のスペクトル低ランク性を同時にモデル化し,観測値の少ない固有低ランク構造を正確に復元することが期待される。 さらに,MCTF と NonMCTF の正則化最小化問題について検討し,BSUM アルゴリズムを設計して解く。 この効率的な解法は、MCTFをテンソル完備化など様々なタスクに拡張することができる。 ハイパースペクトル画像(HSI)やビデオ,MRIなどの実験により,提案手法の優れた性能が確認された。

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