Ж. вычисл. матем. и матем. физ.,
2021, том 61, номер 5,страницы 845–864(Mi zvmmf11242)
Общие численные методы
Моделирование структуры данных с помощью блочного тензорного разложения: разложение объединенных тензоров и вариационное блочное тензорное разложение как параметризованная модель смесей
Аннотация:
Развивается идея использования тензорных разложений в качестве параметрической модели группового анализа данных. Представлены две модели на основе блочного тензорного разложения: детерминистическая и вероятностная, с использованием различных форматов слагаемых. Установлена связь между блочным тензорным разложением и смесями непрерывных латентных вероятностных моделей: на основе блочного тензорного разложения построена модель смеси распределений со структурированным представлением. Модели были протестированы в задаче кластеризации набора цветных изображений и данных электрической активности мозга. Результаты показывают, что предложенные подходы способны к выделению релевантной индивидуальной составляющей данных.
Библ. 54. Фиг. 4. Табл. 5.
Ключевые слова:групповой анализ данных, блочное тензорное разложение, машинное обучение, анализ компонент, модель смеси распределений.
УДК:519.6
Поступила в редакцию: 24.12.2020 Исправленный вариант: 24.12.2020 Принята в печать: 14.01.2021