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低秩张量填充的加速随机临近梯度算法
文献摘要：
本文提出了一种求解低秩张量填充问题的加速随机临近梯度算法.张量填充模型可以松弛为平均组合形式的无约束优化问题,在迭代过程中,随机选取该组合中的某一函数进行变量更新,有效减少了张量展开、矩阵折叠及奇异值分解带来的较大的计算花费.本文证明了算法的收敛率为O(1/k2).最后,随机生成的和真实的张量填充实验结果表明新算法在CPU时间上优于现有的三种算法.
文献关键词：
张量填充;加速临近梯度算法
中图分类号：
作者姓名：
郭雄伟;王川龙
作者机构：
工程科学计算山西省高等学校重点实验室(太原师范学院),晋中030619
文献出处：
引用格式：
[1]郭雄伟;王川龙-.低秩张量填充的加速随机临近梯度算法)[J].计算数学,2022(04):534-544
A类：
加速临近梯度算法
B类：
低秩张量,张量填充,充模,松弛,组合形式,无约束优化,约束优化问题,该组,折叠,奇异值分解,计算花费,收敛率,k2,新算法,CPU
AB值：
0.305621
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