文件名称：matlab实现矩阵乘法代码-tensor-factorization:通过矩阵分解进行张量分解
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 06:06:25
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matlab实现矩阵乘法代码通过矩阵分解进行张量分解 张量分解是使用矩量法学习潜变量模型的几种最新算法中的关键子程序。 此通用技术适用于多种类型的模型，例如： 高斯混合 主题模型（例如潜在的Dirichlet分配） 隐藏的马尔可夫模型 但是，用于张量分解的技术不如矩阵分解技术发达。 此处实现的算法将查找张量的CP分解的问题转换为联合对角化一组矩阵的问题。 在以下出版物中提出并分析了这些想法： V. Kuleshov, A. Chaganty, and P. Liang. Tensor Factorization via Matrix Factorization. AISTATS 2015 V. Kuleshov, A. Chaganty, and P. Liang. Simultaneous Diagonalization: the asymmetric, low-rank, and noisy settings. ArXiv Technical report. 安装 要求 该算法已在MATLAB中实现，并广泛使用： MATLAB Tensor工具箱2.5 Tensorlab 2.02
【文件预览】：
tensor-factorization-master
----bin()
--------qrj1d.m(7KB)
--------no_tenfact.m(3KB)
--------tenfact.m(2KB)
--------jacobi.m(5KB)
--------tpm.m(2KB)
----run_ortho_comparison.m(274B)
----run_nonortho_experiment.m(4KB)
----README.md(4KB)
----run_nonortho_comparison.m(234B)
----run_ortho_experiment.m(5KB)