Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning
2017-08-22
org.kosen.entty.User@1908a511
강용훈(kangyh)
행사&학회소개
I. INTRODUCTION
II. PRELIMINARIES
III. RANK AND RANK DECOMPOSITION FOR TENSORS: CPD/PARAFAC
IV. UNIQUENESS, DEMYSTIFIED
V. THE TUCKER MODEL AND MULTILINEAR SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
VI. OTHER DECOMPOSITIONS
VII. ALGORITHMS
VIII. CRAM´ER-RAO BOUND
IX. APPLICATIONS
X. SOFTWARE, DEMOS, HISTORY, AND WHAT LIES AHEAD
II. PRELIMINARIES
III. RANK AND RANK DECOMPOSITION FOR TENSORS: CPD/PARAFAC
IV. UNIQUENESS, DEMYSTIFIED
V. THE TUCKER MODEL AND MULTILINEAR SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
VI. OTHER DECOMPOSITIONS
VII. ALGORITHMS
VIII. CRAM´ER-RAO BOUND
IX. APPLICATIONS
X. SOFTWARE, DEMOS, HISTORY, AND WHAT LIES AHEAD
보고서작성신청
텐서는 매우 다양한 분석에서 흔히 사용되는 수학 기교임. 이는 기초 신호처리 부터 통계, 데이터 마이닝에 사용되며 최근 기계학습에도 사용됨(딥러닝과 같은 분야에서도 사용됨). 본 보고서는 이 분야에 대한 전체적인 이해를 제공하기 위한 Overview 보고서로써 텐서를 접하는 초보자로 부터 전문가 까지 텐서에 대한 보다 깊은 이해를 제공하는 것을 목적으로 하고 있으며 실제 응용에도 도움을 주는 내용이 풍부하여 추천함.