在使用Tensorly进行CP分解中遇到的问题

最新推荐文章于 2025-01-25 10:07:19 发布
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撒花撒花！！！！终于把HDCM的卷积核分解完，并且运行速度的确提升了，嘿嘿

先给一个使用Tensorly的parafac函数分解的例子：

X = tl.tensor(np.arange(24).astype(np.float64).reshape(3, 4, 2))
reslut = parafac
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binmmmm5
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『矩阵论笔记』下篇：张量CP分解的详细推导以及Python实现
AI新视界
12-29 1303
张量CP分解的详细数学推导以及Python实现(下集)
图像处理：张量分解在图像处理领域的应用
AI天才研究院
08-16 6435
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展,图像数据呈现出高维、多模态、海量等特点。传统的矩阵分解方法已经无法有效处理这些复杂的图像数据。张量分解作为一种高阶矩阵分解方法,可以很好地捕捉图像数据的高维结构信息,在图像处理领域展现出巨大的应用前景。本节介绍几种常用的张量分解算法,包括高阶SVD(HOSVD)、Tucker-ALS、CP-ALS等。这些算法的核心思想是通过迭代优化的方式,交替更新张量分解的因子矩阵,直到收敛为止。综上所述,本文系统地介绍了张量分解技术在图像处理领域的应用。
使用python tensorly 实现张量CP分解
fanc的博客
06-22 9660
使用tensorly.decomposition来进行张量分解 import numpy as np import tensorly as tl from tensorly.decomposition import parafac #CPdecomposition 就像一个矩阵可以分解为两个向量的外积总和，一个三阶张量可以表示为三个向量的外积之和，求和中的项数成为张量的Kruska...
张量分解-CP分解
10-10
张量分解-CP分解，一种经典的张量分解的方法。网页截图
TensorLy 张量分解
tjufan的博客
09-27 3965
4. Tensor 分解 张量的最大特征之一是可以被紧密地表示为分解形式，并且我们有强大的保证方法来得到这些分解。在本教程中，我们将学习这些分解形式以及如何进行张量分解。关于张量分解的更多信息，请参考1。 4.1. Tensor 的 Kruskal 形式 其思想是将张量表示为一阶张量的和, 也就是向量的外积的和。这种表示可以通过应用典型的Canonical Polyadic 分解(也称为CANDECOMP-PARAFAC、CP或PARAFAC分解)得到。 4.1.1. CANDECOMP-PARAFAC分解
TensorLy-神经网络张量库
一个努力吃胖的小瘦子的博客
03-31 888
TensorLy-神经网络张量库 1.简介 TensorLy是一个Python库，旨在使张量学习变得简单易用。 它允许轻松执行张量分解，张量学习和张量代数。 其后端系统允许使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy无缝执行计算，并在CPU或GPU上大规模运行方法。 2.相关链接 Website：http://tensorly.org Source-code：...
CP分解python ALS
最新发布
03-27
好的，用户想了解如何在Python中使用ALS方法进行CP分解的实现或教程。首先，我需要回忆一下CP分解和ALS的基本概念。CP分解，即规范分解/平行因子分析，是一种将张量分解为多个秩一张量之和的方法。ALS是交替最小二乘...
数学建模学习-张量分解(Tensor Decomposition)教程(45)
FFMXjy的博客
01-25 906
张量分解（Tensor Decomposition）是多维数据分析中的一个重要工具，它是矩阵分解在高维数据上的推广。用户-商品-时间的评分数据图像-时间序列数据脑电图多通道时序数据社交网络多维关系数据发现数据中的潜在模式降维和特征提取缺失数据补全异常检测多维数据压缩保持数据的多维结构发现潜在的模式和关系提供可解释的结果应用于多个实际场景在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的分解方法和参数，同时注意数据预处理和结果解释的问题。
【张量CP分解技术细节】：理论到实践的全面解析指南
# 摘要 张量CP分解是处理高维数据的重要数学工具，广泛应用于数据压缩、信号处理和模式识别等多个领域。...最后，文章展望了张量CP分解在张量网络理论、机器学习领域的应用前景，以及当前研究中的前沿问题和未来趋势
cp分解实现_CP分解
weixin_39888807的博客
12-24 690
CP分解将高维的张量分解成为Rank-One Tensors的和。这里的是指的外积。上面的式子也可以展开成：定义因子矩阵(factor matrices)表示向量的组合。例如。然后对三维的情况，我们可以将上面的表达式写成下面的形式：其中的表示KR积。然后表示张量的的mode-n unfolding。例如：，那么我们可以把它展开后验证一下式子的正确性，当然肯定是对的。也可以从维度的角度去进行验证。C...
python tensor_TensorLy是一个用于tensor学习的快速简单的Python库
weixin_39789327的博客
12-11 574
TensorLyTensorLy is a Python library that aims at making tensor learning simple and accessible. It allows to easily perform tensor decomposition, tensor learning and tensor algebra. Its backend s...
张量分解－CP分解
热门推荐
alva_bobo的博客
01-08 2万+
转载文章，有空我好好写一写CP分解哈 一般CP分解的求解都是用迭代最小二乘法（ALS），想详细了解cp算法可以看看tensor toolbox里cp-als的代码，相当详细，哈哈，最开始读用了好久，不过可以详细了解整个算法，里面做了很多的优化，优化部分可以忽略，跳过。 CP分解是将一个高阶张量分解成若干个一维的因子矩阵，例如：三阶张量可以分解成3个一维的因子矩阵，从而可以用更少的数据量表示整个...
张量的CP分解
yt2054的博客
03-30 2114
     1927年，Hitchcock提出了张量的多态形式的概念，即张量表示张量为有限数量的一阶张量之和。并于1944年卡特尔提出了并行比例分析的想法和多轴分析（环境，对象和特征）的想法。这个概念在1970年被Carroll和Chang以及Harshman PARAFAC（并行因子）形式的CANDECOMP（规范分解）形式在1970年第三次介绍给心理测量学界之后终于流行起来。 我们将CANDEC...
张量tensorly笔记（1）——张量基础
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06-20 4914
一个非常形象的图片表示了从标量到张量的演变过程 使用python里面的numpy库和tensorly库来学习张量 张量构建 import numpy as np import tensorly as tl X = tl.tensor(np.arange(24).reshape(3, 4, 2)) reshape将np创建的数组变换维度，返回的是一个3*4*2的三维张量 ...
使用python tensorly 实现张量tucker分解
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Tucker Decomposition可以看作是张量的PCA(principal components analysis)，将一个张量分解为一个核心张量和因子矩阵乘积形式 采用tucker函数来进行TD分解，首先需要设定rank import tensorly as tl import numpy as np from tensorly.decomposition import tu...
TensorLy 快速上手
tjufan的博客
09-27 1934
TensorLy 快速上手 tensorly-01 安装教程 tensorly-02 快速上手 1. 快速上手 快速上手 TensorLy 的简介。 1.1 Tensor 操作 首先导入 TensorLy 库： import tensorly as tl TensorLy 使用 MXNet, Numpy和PyTorch作为后端，使用该技术可以使在用 TensorLy 的过程中运行在不同的框架下，默认的后端是 NumPy。 创建 Tensor, 例如使用 NumPy: import numpy as n
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