Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tensor completion using geodesics on Segre manifolds

論文の概要: Tensor completion using geodesics on Segre manifolds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00735v1
Date: Mon, 2 Aug 2021 09:08:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-03 14:53:38.863393
Title: Tensor completion using geodesics on Segre manifolds
Title（参考訳）: segre多様体上の測地線を用いたテンソル完全化
Authors: Lars Swijsen, Joeri Van der Veken and Nick Vannieuwenhoven
Abstract要約: 本手法をMovieLensデータセットのレコメンデータシステムにおける映画評価予測に適用する。また, 蛍光分光法により, 純粋な蛍光フッ化物も検出した。
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: We propose a Riemannian conjugate gradient (CG) optimization method for finding low rank approximations of incomplete tensors. Our main contribution consists of an explicit expression of the geodesics on the Segre manifold. These are exploited in our algorithm to perform the retractions. We apply our method to movie rating predictions in a recommender system for the MovieLens dataset, and identification of pure fluorophores via fluorescent spectroscopy with missing data. In this last application, we recover the tensor decomposition from less than $10\%$ of the data.
Abstract（参考訳）: 不完全テンソルの低階近似を求めるためのリーマン共役勾配(CG)最適化法を提案する。我々の主な貢献は、セグレ多様体上の測地線の明示的な表現である。これらをアルゴリズムで活用してリトラクションを行う。本手法は,MovieLensデータセットのレコメンデータシステムにおける映画評価予測に応用し,蛍光分光法と欠測データを用いた純粋な蛍光フッ化物の同定を行う。この最後のアプリケーションでは、テンソル分解を10〜%未満のデータから回収する。

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