论文笔记 ：Tensor Factorization for Low-Rank Tensor Completion
一、本文创新点 二、符号和定义 三、以前的模型 四、本文的模型 一、本文创新点 1、针对张量补全问题，提出了一种有效的低秩张量分解方法；我们的方法通过把一个张量分解成两个更小张量的乘积来刻画它的低管秩结构，并且在每次迭代中只需要更新两个更小的张量 2、我们提出了一种自适应方法来估计每次迭代的张量低管秩。 3、我们证明了所提出的交替极小化算法可以收敛到一个Karush-Kuhn-T
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