亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Multilayer Sparsity-Based Tensor Decomposition for Low-Rank Tensor Completion

张量(固有定义) 子空间拓扑 平滑度 计算机科学 塔克分解 数学 秩(图论) 代表(政治) 矩阵分解 张量分解 算法 模式识别(心理学) 基质(化学分析) 人工智能 组合数学 纯数学 复合材料 法学 政治学 政治 量子力学 材料科学 物理 数学分析 特征向量
作者
Jize Xue,Yongqiang Zhao,Shaoguang Huang,Wenzhi Liao,Jonathan Cheung-Wai Chan,Seong G. Kong
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (11): 6916-6930 被引量:145
标识
DOI:10.1109/tnnls.2021.3083931
摘要

Existing methods for tensor completion (TC) have limited ability for characterizing low-rank (LR) structures. To depict the complex hierarchical knowledge with implicit sparsity attributes hidden in a tensor, we propose a new multilayer sparsity-based tensor decomposition (MLSTD) for the low-rank tensor completion (LRTC). The method encodes the structured sparsity of a tensor by the multiple-layer representation. Specifically, we use the CANDECOMP/PARAFAC (CP) model to decompose a tensor into an ensemble of the sum of rank-1 tensors, and the number of rank-1 components is easily interpreted as the first-layer sparsity measure. Presumably, the factor matrices are smooth since local piecewise property exists in within-mode correlation. In subspace, the local smoothness can be regarded as the second-layer sparsity. To describe the refined structures of factor/subspace sparsity, we introduce a new sparsity insight of subspace smoothness: a self-adaptive low-rank matrix factorization (LRMF) scheme, called the third-layer sparsity. By the progressive description of the sparsity structure, we formulate an MLSTD model and embed it into the LRTC problem. Then, an effective alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm is designed for the MLSTD minimization problem. Various experiments in RGB images, hyperspectral images (HSIs), and videos substantiate that the proposed LRTC methods are superior to state-of-the-art methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
美好颜发布了新的文献求助10
9秒前
17秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
Betty发布了新的文献求助10
32秒前
41秒前
47秒前
1分钟前
1分钟前
慕青应助lty采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
lty发布了新的文献求助10
1分钟前
小岩完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2分钟前
咕咕发布了新的文献求助10
2分钟前
彩色黑米完成签到 ,获得积分10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
AKi233完成签到,获得积分10
2分钟前
AKi233发布了新的文献求助10
2分钟前
充电宝应助AKi233采纳,获得10
2分钟前
咕咕完成签到,获得积分10
3分钟前
FengyaoWang完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
科研通AI5应助Betty采纳,获得10
4分钟前
MchemG应助彩色的谷云采纳,获得10
4分钟前
吴彦祖完成签到,获得积分10
5分钟前
xixilulixiu完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
tree发布了新的文献求助10
5分钟前
大模型应助tree采纳,获得10
6分钟前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513278
关于积分的说明 11167234
捐赠科研通 3248660
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794386
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804638