张量分解

张量(tensor)是一个多维的数据存储形式,数据的的维度被称为张量的阶。传统的方法(例如ICA,PCA、SVD和NMF)对于维数比较高的数据,一般将数据展成二维的数据形式(矩阵)进行处理,这种处理方式使得数据的结构信息丢失(比如说图像的邻域信息丢失),使得求解往往病态。而采用张量对数据进行存储,能够保留数据的结构信 息,因此近些年在图像处理以及计算机视觉等领域得到了一些广泛的应用。张量分解(Tensor decomposition)中常见的两种分解是CP分解(Canonical Polyadic Decomposition (CPD)和Tucker分解(Tucker Decomposition)。

来源:CSDN
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