使用python tensorly 实现张量CP分解

最新推荐文章于 2025-04-16 22:08:57 发布

hustfc

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分类专栏： Tensor 机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36372879/article/details/80771664

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本文介绍了如何利用tensorly库进行张量的CP分解。通过parafac方法，将三阶张量分解为三个一阶张量的外积和，探讨了秩为3的CP分解过程。分解后的矩阵在还原成原始张量后，对比结果显示两者高度一致。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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Kruskal秩
这里写图片描述

使用parafac将张量进行CP分解

X = tl.tensor(np.arange(24).reshape(

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『矩阵论笔记』上篇：张量CP分解的详细推导以及Python实现

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【深度学习】你真的理解张量了吗？|标量、向量、矩阵、张量的秩|01

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目录张量分解数学符号说明CP分解基本概念ALS-CP公式推导程序实现附加说明张量分解参考文献：Kolda TG, Bader BW. Tensor Decomposition and Application. SIAM Rev 2009;51:455–500. https://doi.org/10/dzcrv6. 张量可以视为多维数组，其“形状”取决于张量的阶（order）数。标量是第0阶张量，向量是第1阶张量，矩阵是第2阶张量，第3阶或阶数更高的张量被称为高阶张量（higher-order ten

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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...

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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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