Fugu-MT 論文翻訳(概要): Streaming data recovery via Bayesian tensor train decomposition

論文の概要: Streaming data recovery via Bayesian tensor train decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12148v2
Date: Wed, 28 Feb 2024 09:32:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 19:21:39.335216
Title: Streaming data recovery via Bayesian tensor train decomposition
Title（参考訳）: ベイジアンテンソル列車分解によるストリームデータ復元
Authors: Yunyu Huang, Yani Feng, Qifeng Liao
Abstract要約: 本研究では,高次ストリーミングデータ中の潜伏構造を近似することにより,ベイズテンソルトレイン(TT)分解法を用いてストリーミングデータを復元する。 TTフォーマットのベイズフレームワークのおかげで、提案アルゴリズム(SPTT)は高次、不完全、ノイズのある特性でストリーミングデータを復元するのに優れている。
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: In this paper, we study a Bayesian tensor train (TT) decomposition method to recover streaming data by approximating the latent structure in high-order streaming data. Drawing on the streaming variational Bayes method, we introduce the TT format into Bayesian tensor decomposition methods for streaming data, and formulate posteriors of TT cores. Thanks to the Bayesian framework of the TT format, the proposed algorithm (SPTT) excels in recovering streaming data with high-order, incomplete, and noisy properties. The experiments in synthetic and real-world datasets show the accuracy of our method compared to state-of-the-art Bayesian tensor decomposition methods for streaming data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,高次ストリーミングデータにおける潜在構造を近似することにより,ベイズテンソルトレイン(TT)分解法を用いて,ストリーミングデータを復元する。ストリーミング変分ベイズ法に基づいて,ストリーミングデータに対するベイズテンソル分解法にTTフォーマットを導入し,TTコアの後部を定式化する。 TTフォーマットのベイズフレームワークのおかげで、提案アルゴリズム(SPTT)は高次、不完全、ノイズのある特性でストリーミングデータを復元するのに優れている。合成および実世界のデータセットを用いた実験では,ストリーミングデータに対する最先端ベイズテンソル分解法と比較して精度が向上した。

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