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低秩张量补全算法及应用研究 简介
本书以降低样本复杂度为目标，建立了一系列高精度的缺失成分分析方法，首先提出了以多结构张量分解、贝叶斯张量环、非负张量环为代表的低秩张量表示模型，提升了当前张量补全方法的性能；其次构建了平滑张量树和可训练子空间张量补全模型，有效降低了补全算法的样本复杂度，为解决极少样本条件下的张量补全问题提供了新思路。
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