論文の概要: The ALL0CORE Tensor Decomposition for Sparse Count Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06153v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 09:54:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 07:29:36.765955
- Title: The ALL0CORE Tensor Decomposition for Sparse Count Data
- Title（参考訳）: スパースカウントデータのためのALL0COREテンソル分解
- Authors: John Hood, Aaron Schein
- Abstract要約: ALL0COREは確率的でない非負のテンソル分解の新しい形式である。
CP分解の計算的トラクタビリティと、タッカーの質的に魅力的な潜在構造の両方を楽しむ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2934536128870118
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces ALL0CORE, a new form of probabilistic non-negative
tensor decomposition. ALL0CORE is a Tucker decomposition where the number of
non-zero elements (i.e., the L0-norm) of the core tensor is constrained to a
preset value Q much smaller than the size of the core. While the user dictates
the total budget Q, the locations and values of the non-zero elements are
latent variables and allocated across the core tensor during inference.
ALL0CORE -- i.e., allocated L0-constrained core -- thus enjoys both the
computational tractability of CP decomposition and the qualitatively appealing
latent structure of Tucker. In a suite of real-data experiments, we demonstrate
that ALL0CORE typically requires only tiny fractions (e.g.,~1%) of the full
core to achieve the same results as full Tucker decomposition at only a
correspondingly tiny fraction of the cost.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的非負テンソル分解の新しい形式であるALL0COREを紹介する。
ALL0COREはタッカー分解であり、コアテンソルの非零元(すなわちL0ノルム)の数は、コアのサイズよりもはるかに小さいプリセット値Qに制約される。
ユーザは総予算Qを規定するが、非ゼロ要素の位置と値は潜伏変数であり、推論中にコアテンソル全体に割り当てられる。
ALL0CORE(すなわち、L0制約コア)は、CP分解の計算的トラクタビリティとタッカーの質的に魅力的な潜在構造の両方を享受する。
実データの一連の実験において、ALL0COREは通常、完全なタッカー分解と同じ結果を得るためには、完全なコアのごく一部(例えば~1%)しか必要としないことを示した。
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