Эта книга об алгоритмах обработки и анализа данных, включая матрицы и тензоры, и их свойствах, таких как уникальность, а также о возможных методах, которые применяются для обработки больших массивов данных. В этой книге вы найдете информацию по параметрическим алгоритмам, используемым для идентификации главных тензоров с матрицами, а так же обзор некоторых методов восстановления матриц и тензоров, содержащих отсутствующие значения при условии, что они имеют низкий ранг.
Во втором томе будет рассмотрено представление основных матричных и тензорных разложений и их свойства единственности, а также весьма полезные тензорные сети для анализа массивных данных. Будут представлены алгоритмы параметрической оценки для идентификации основных тензорных разложений. После краткого исторического обзора методов сжатия выборки будет представлен обзор основных методов восстановления матриц и тензоров с неполными данными при предположении низкого ранга. Будут приведены иллюстративные примеры.
Электронная Книга «Matrix and Tensor Decompositions in Signal Processing, Volume 2» написана автором Gérard Favier в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119700968
Описание книги от Gérard Favier
The second volume will deal with a presentation of the main matrix and tensor decompositions and their properties of uniqueness, as well as very useful tensor networks for the analysis of massive data. Parametric estimation algorithms will be presented for the identification of the main tensor decompositions. After a brief historical review of the compressed sampling methods, an overview of the main methods of retrieving matrices and tensors with missing data will be performed under the low rank hypothesis. Illustrative examples will be provided.
