Online low-rank tensor subspace tracking from incomplete data by CP decomposition using recursive least squares

Hiroyuki Kasai*

*この研究の対応する著者

研究成果

25 被引用数 (Scopus)

抄録

We propose an online tensor subspace tracking algorithm based on the CP decomposition exploiting the recursive least squares (RLS), dubbed OnLine Low-rank Subspace tracking by TEnsor CP Decomposition (OLSTEC). Numerical evaluations show that the proposed OLSTEC algorithm gives faster convergence per iteration comparing with the state-of-the-art online algorithms.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016 - Proceedings
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ2519-2523
ページ数5
ISBN(電子版)9781479999880
DOI
出版ステータスPublished - 2016 5 18
外部発表はい
イベント41st IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016 - Shanghai, China
継続期間: 2016 3 202016 3 25

出版物シリーズ

名前ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
2016-May
ISSN(印刷版)1520-6149

Other

Other41st IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2016
国/地域China
CityShanghai
Period16/3/2016/3/25

ASJC Scopus subject areas

  • ソフトウェア
  • 信号処理
  • 電子工学および電気工学

フィンガープリント

「Online low-rank tensor subspace tracking from incomplete data by CP decomposition using recursive least squares」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル