张量低秩逼近与梯度流方法-豆柴文库

张量低秩逼近与梯度流方法.pptx

2024-10-08

20金币

4.4MB

23页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

张量低秩逼近与梯度流方法.pptx

,目录PartOnePartTwo张量基本概念低秩逼近问题介绍张量低秩逼近算法算法收敛性分析PartThree梯度流方法概述梯度流方法在优化中的应用梯度流方法的收敛性分析梯度流方法在张量低秩逼近中的应用PartFour张量低秩逼近与梯度流方法的联系结合方式与实现细节实验结果与分析与其他方法的比较PartFive张量低秩逼近与梯度流方法的应用场景实际应用案例分析未来研究方向与挑战THANKS

2024-10-08

4.4MB

张量低秩逼近与梯度流方法.docx

张量低秩逼近与梯度流方法引言在科学计算和机器学习领域中，高维数据的处理和分析已经成为一个核心问题。张量是一种多维度的数据结构，它被广泛应用于多个领域，如计算机视觉、自然语言处理等。然而，对于高阶张量的处理变得越来越困难，因为高阶张量往往具有大量的冗余信息，同时计算量也非常巨大。为了解决这个问题，低秩逼近是一种有效的方法，它可以将高阶张量映射到低维空间，同时尽可能保留原数据的结构和信息。在本文中，我们将讨论张量低秩逼近和梯度流方法的原理和应用。一、张量低秩逼近1.张量分解张量分解是一种将高阶张量拆分为低秩张

2024-10-22

11KB

张量低秩逼近与梯度流方法的中期报告.docx

张量低秩逼近与梯度流方法的中期报告研究方向：张量低秩逼近与梯度流方法在数值计算中的应用。研究内容：本研究主要研究张量低秩逼近与梯度流方法在数值计算中的应用。具体来说，我们考虑利用张量低秩逼近方法来对高维数据进行压缩和分析，并结合梯度流方法进行模型求解和参数估计。在研究的过程中，我们主要完成了以下工作：1.学习了张量低秩逼近方法的基本理论和实现方法，包括张量的SVD分解、张量积分运算、张量矩阵近似等。2.研究了梯度流方法在数值计算中的应用，包括隐式梯度流、显式梯度流、拟牛顿法等，并了解了这些方法的优缺点。3

2024-09-22

10KB

张量的低秩逼近.ppt

目录1.张量的基本概念张量的秩1.张量的基本概念Z（E）-特征值2.张量特征值的计算对称张量的US-特征值的计算：3.张量的秩1逼近和低秩逼近3.张量的秩1逼近和低秩逼近4.张量计算软件[A]GuyanNi,LiqunQiandMinruBai,GeometricmeasureofentanglementandU-eigenvaluesoftensors,SIAMJournalonMatrixAnalysisandApplications2014,35(1):73-87BasicDefinitions4.

2024-09-11

1.3MB

低秩逼近方法在传感数据处理中的应用.docx

低秩逼近方法在传感数据处理中的应用标题：低秩逼近方法在传感数据处理中的应用引言：随着科技的迅猛发展，传感器技术的应用领域不断扩展，如环境监测、医疗诊断、智能交通等。传感器技术的发展带来了海量的传感数据，如何高效、准确地处理这些数据成为了一个重要的研究方向。低秩逼近方法作为一种有效的数据降维技术，在传感数据处理中得到了广泛的应用。本论文主要探讨低秩逼近方法在传感数据处理中的应用以及其在数据分析和决策支持方面的优势。一、低秩逼近方法的原理与分类低秩逼近方法是指通过找到一个低秩逼近矩阵来近似原始数据，从而实现数

2024-10-15

11KB