tucker的博客

最新推荐文章于 2024-07-14 16:39:13 发布
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我的第一篇博客

  • 从今以后，要坚持写博客，既发扬开源精神，也为了使自己有一个深刻地印象，能够熟练地掌握每一项技能。

  • 先为自己加加油吧！！

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tuck3r
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知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2019：TuckER
u013250861的博客
12-07 831
【paper】 TuckER: Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion 【简介】 这篇文章是英国爱丁堡大学的研究者发表于 ICML 2019 上的文章，提出了 TuckER，是一个线性的张量分解模型，对表示三元组事实的二值张量做 Tucker 分解。本模型基于 1966 年 Tucker 提出的 Tucker decomposition，它将一个张量分解为一个 core tensor 和一组矩阵相乘的形式，可以被视为一种高阶 SVD 的形式，在
超详细！CP、Tucker分解
飞翔的红猪
03-02 5242
本文旨在对张量的CP、Tucker分解进行超详细讲解，希望能够帮助读者对这俩张量分解算法有深刻的理解。 本文主要分成三个部分：section1主要介绍Notation and Preliminaries、section2介绍CP分解、section3介绍Tucker分解 Introduction 首先，给出本文最关键的一个点： 这两种张量分解算法可以被看做是张量奇异值分解的高阶扩展：CP分解将张量分解为秩一张量之和，Tucker分解是主成成分分析（PCA）的高阶形式。 Notation and Perl.
浅析张量分解（Tensor Decomposition）
热门推荐
yixianfeng41的专栏
06-10 8万+
一般一维数组，我们称之为向量（vector）,二维数组，我们称之为矩阵（matrix）;三维数组以及多位数组，我们称之为张量（tensor）。 在介绍张量分解前，我们先看看矩阵分解相关知识概念。一、基本概念矩阵补全（Matrix Completion）目的是为了估计矩阵中缺失的部分（不可观察的部分），可以看做是用矩阵X近似矩阵M，然后用X中的元素作为矩阵M中不可观察部分的元素的估计。矩
【张量分解(三)】Tucker分解
bqw的博客
04-28 1万+
本文是对论文Tensor Decompositions and Applications进行了翻译、整理、筛选和适当的补充，如何希望深入理解可以阅读原文。 相关文章： 【张量分解(一)】符号与基础知识 【张量分解(二)】CP分解 一、Tucker分解 1.1 定义 Tucker分解可以看作是主成分分析(PCA)的一种高阶版本，其将张量分解为一个核张量与每一维度上对应矩阵的乘积。具体来说，以三阶张量...
张量分解浅谈（四 Tucker 分解）
欢迎来到 豪哥 的博客
07-21 1万+
学完了SVD算法之后，我们继续回到张量几大分解的学习上来，本期学习的主要内容是张量的 Tucker 分解 以及 前面的CP分解还留下一点没有说完，正好一并补齐！后面的公式我将采用颜色标记，红色代表必须掌握，蓝色尽量掌握！ 在这之前先附一张图，包含了各种运算符号的名称含义，大部分是前面说过或者使用过的： Tensor decomposition一 . Tucker 分解公式介绍和原理二 . 张量的 n-Rank 一 . Tucker 分解公式介绍和原理 我们先来看一张被使用过很多次的Trucker 分解图
论文浅尝 | TuckER：基于张量分解的知识图谱补全
开放知识图谱
03-17 6789
笔记整理：孙泽群，南京大学计算机科学与技术系，博士研究生。论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.09590背景知识图谱是图结构的数据库，以三...
三、Tucker 分解
上官永石的博客
07-19 3978
Tucker 分解 Tucker 分解        Tucker 分解法可以被视作一种高阶 PCA. 它将张量分解为核心张量在每个mode上与矩阵的乘积. 因此, 对三阶张量 X∈RI×J×K\mathcal{X}\in\mathbb{R}^{I \times J \times K}X∈RI×J×K ，我们有如下分解： X≈G×1A×2B×3C=∑p=1P∑q=1Q∑r=1Rgpqr ap∘bq∘cr=[ ⁣[G ;A,B,C] ⁣
张量分解_张量CP分解_张量Tucker分解_详细介绍！
07-13
张量内容的详细介绍，张量CP分解以及Tucker分解内容的详细讲解！ 建议结合我的博客来学习：https://blog.youkuaiyun.com/abc13526222160/article/details/118255259?spm=1001.2014.3001.5502
深入理解张量：CP与Tucker分解解析
"这篇文章主要介绍了张量的基本概念、记号，包括张量的定义、阶数、纤维、切片、内积与范数，并详细探讨了张量的两种重要分解方法——CP分解和Tucker分解。同时，文章还提到了张量的秩一表示、超对称性和对角形式。...
张量分解(5)——Tucker分解
最新发布
hyk的博客
07-14 2238
张量分解第五讲，详细介绍了Tucker分解的原理、公式、矩阵转化、优化方法等。
matlab分时代码-tucker-tensorsketch:Matlab函数用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解
05-21
matlab分时代码塔克-张量草图 Tucker-TensorSketch提供了Matlab函数，用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解。 有关我们方法的更多信息，请参见我们的论文： OA Malik和S. Becker。 使用TensorSketch进行大张量的低秩Tucker分解。 神经信息处理系统进展32 ，第10096-10106页，2018年。 可以从下载。 一些进一步的细节 Tucker-TensorSketch提供了三个函数tucker_ts ， tucker_ts_double_sketch和tucker_ttmts ，用于张量的低阶Tucker分解。 这些函数是用于Tucker分解的标准交替最小二乘算法（高阶正交迭代）的变体。 它们结合了一种称为TensorSketch的草图绘制技术，该技术是CountSketch的一种形式，可以有效地应用于较小矩阵的Kronecker乘积的矩阵。 由于TensorSketch的属性，我们的函数仅需要输入张量的一次传递。 它们可以以可以按任何顺序读取张量元素的方式处理流数据，并且无需同时访问所有元素。 函数tu
tensor tool 张量工具包
05-17
张量tucker分解、CP、PARAPAC分解，khatri-rao积，以及张量和矩阵的乘积等代码
张量分解中Tucker分解和CP分解的区别与联系
githubcurry
07-01 905
Tucker分解同时在高光谱图像中也有所应用，如用低秩Tucker分解做高光谱图像的去噪,用张量子空间做高光谱图像的特征选择,用Tucker分解做数据的压缩等。对于固定的n nn-秩，Tucker分解的唯一性不能保证，一般加上一些约束，如分解得到的因子单位正交约束等。CP分解的求解首先要确定分解的秩1张量的个数，通常我们通过迭代的方法对R RR从1开始遍历直到找到一个合适的解。Tucker分解的结果会形成一个核张量，即PCA中的主成分因子，来表示原张量的主要性质，而CP分解没有核张量。
低秩分解
weixin_30650859的博客
11-07 1689
十岁的小男孩 　　本文为终端移植的一个小章节。 目录 　　概念 　　1. 奇异值（SVD）分解 　　2. 张量分解 　　　　2.1CP 分解( Canonical Polyadic Decomposition (CPD) 　　　　2.2 TD 分解( Tucker Decomposition ) 　　　　2.3 BTD 分解（block term decomposition） ...
TuckER:Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion
qq_42397330的博客
04-30 1737
TuckER: Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion 论文来源：ICML2019 论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.09590 代码链接：https://github.com/ibalazevic/TuckER 总结：这篇文章利用了一个高级的公式，可能很多人看到这个公式就怕了，确实如此，我看到这个公式就晕了，不知道其中的具体含义，其实如果你实在搞不懂具体的意思，也可以忽略，大致理解作者的想法就行了，我是在看
C语言经典算法之张量分解算法
weixin_56154577的博客
02-26 1984
在C语言中实现张量分解算法通常涉及到复杂的数学计算和矩阵运算，特别是处理高阶张量。这里我们以CP分解和Tucker分解为例简要说明如何在概念层面上设计和理解这些算法，并指出实际实现时可能依赖的库或方法。
Python求矩阵的内积、外积、克罗内克直积、Khatri-Rao积
微小冷的学习笔记
04-11 4919
线性代数研究的核心对象是矩阵，所谓矩阵就是由$m$行$n$列的数组成的一个举行的数阵，从编程的角度理解，就是二维数组。
2.3Tucker分解HOSVD、HOOI算法推导和python实现
weixin_44737922的博客
06-16 4313
HOSVD参考论文：A MULTILINEAR SINGULAR VALUE DECOMPOSITION HOSVD虽然不能保证给Tucker分解给出最优拟合，但是可以提供一个好的初始化的解 这些矩阵都是正交的。之所以求前R最大特征值，可以在下文的HOOI看到，目的是最大化目标函数UW HOSVD的最后一行证明如下： HOOI： 黄色之所以可以化过去，是因为原张量X其实是核张量G在高维空间的映射，而这个映射矩阵是单位正交矩阵，也就是说，只是旋转但不改变长度。因此F范数不变。 故此，优化目标可以化为： 因
张量（python tensorly）
qq_40574647的博客
09-14 899
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
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