Artículos de revistas sobre el tema "Low-Rank Tensor"
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Zhong, Guoqiang y Mohamed Cheriet. "Large Margin Low Rank Tensor Analysis". Neural Computation 26, n.º 4 (abril de 2014): 761–80. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00570.
Texto completoLiu, Hongyi, Hanyang Li, Zebin Wu y Zhihui Wei. "Hyperspectral Image Recovery Using Non-Convex Low-Rank Tensor Approximation". Remote Sensing 12, n.º 14 (15 de julio de 2020): 2264. http://dx.doi.org/10.3390/rs12142264.
Texto completoZhou, Pan, Canyi Lu, Zhouchen Lin y Chao Zhang. "Tensor Factorization for Low-Rank Tensor Completion". IEEE Transactions on Image Processing 27, n.º 3 (marzo de 2018): 1152–63. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2017.2762595.
Texto completoHe, Yicong y George K. Atia. "Multi-Mode Tensor Space Clustering Based on Low-Tensor-Rank Representation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 6 (28 de junio de 2022): 6893–901. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i6.20646.
Texto completoLiu, Xiaohua y Guijin Tang. "Color Image Restoration Using Sub-Image Based Low-Rank Tensor Completion". Sensors 23, n.º 3 (3 de febrero de 2023): 1706. http://dx.doi.org/10.3390/s23031706.
Texto completoJiang, Yuanxiang, Qixiang Zhang, Zhanjiang Yuan y Chen Wang. "Convex Robust Recovery of Corrupted Tensors via Tensor Singular Value Decomposition and Local Low-Rank Approximation". Journal of Physics: Conference Series 2670, n.º 1 (1 de diciembre de 2023): 012026. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2670/1/012026.
Texto completoYu, Shicheng, Jiaqing Miao, Guibing Li, Weidong Jin, Gaoping Li y Xiaoguang Liu. "Tensor Completion via Smooth Rank Function Low-Rank Approximate Regularization". Remote Sensing 15, n.º 15 (3 de agosto de 2023): 3862. http://dx.doi.org/10.3390/rs15153862.
Texto completoNie, Jiawang. "Low Rank Symmetric Tensor Approximations". SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 38, n.º 4 (enero de 2017): 1517–40. http://dx.doi.org/10.1137/16m1107528.
Texto completoMickelin, Oscar y Sertac Karaman. "Multiresolution Low-rank Tensor Formats". SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 41, n.º 3 (enero de 2020): 1086–114. http://dx.doi.org/10.1137/19m1284579.
Texto completoGong, Xiao, Wei Chen, Jie Chen y Bo Ai. "Tensor Denoising Using Low-Rank Tensor Train Decomposition". IEEE Signal Processing Letters 27 (2020): 1685–89. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2020.3025038.
Texto completoChen, Xi’ai, Zhen Wang, Kaidong Wang, Huidi Jia, Zhi Han y Yandong Tang. "Multi-Dimensional Low-Rank with Weighted Schatten p-Norm Minimization for Hyperspectral Anomaly Detection". Remote Sensing 16, n.º 1 (24 de diciembre de 2023): 74. http://dx.doi.org/10.3390/rs16010074.
Texto completoSobolev, Konstantin, Dmitry Ermilov, Anh-Huy Phan y Andrzej Cichocki. "PARS: Proxy-Based Automatic Rank Selection for Neural Network Compression via Low-Rank Weight Approximation". Mathematics 10, n.º 20 (14 de octubre de 2022): 3801. http://dx.doi.org/10.3390/math10203801.
Texto completoSun, Li y Bing Song. "Data Recovery Technology Based on Subspace Clustering". Scientific Programming 2022 (20 de julio de 2022): 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1920933.
Texto completoBachmayr, Markus y Vladimir Kazeev. "Stability of Low-Rank Tensor Representations and Structured Multilevel Preconditioning for Elliptic PDEs". Foundations of Computational Mathematics 20, n.º 5 (23 de enero de 2020): 1175–236. http://dx.doi.org/10.1007/s10208-020-09446-z.
Texto completoShcherbakova, Elena M., Sergey A. Matveev, Alexander P. Smirnov y Eugene E. Tyrtyshnikov. "Study of performance of low-rank nonnegative tensor factorization methods". Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling 38, n.º 4 (1 de agosto de 2023): 231–39. http://dx.doi.org/10.1515/rnam-2023-0018.
Texto completoDu, Shiqiang, Yuqing Shi, Guangrong Shan, Weilan Wang y Yide Ma. "Tensor low-rank sparse representation for tensor subspace learning". Neurocomputing 440 (junio de 2021): 351–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.02.002.
Texto completoCai, Bing y Gui-Fu Lu. "Tensor subspace clustering using consensus tensor low-rank representation". Information Sciences 609 (septiembre de 2022): 46–59. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2022.07.049.
Texto completo李, 鸿燕. "Double Factor Tensor Norm Regularized Low Rank Tensor Completion". Advances in Applied Mathematics 11, n.º 10 (2022): 6908–14. http://dx.doi.org/10.12677/aam.2022.1110732.
Texto completoJiang, Bo, Shiqian Ma y Shuzhong Zhang. "Low-M-Rank Tensor Completion and Robust Tensor PCA". IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 12, n.º 6 (diciembre de 2018): 1390–404. http://dx.doi.org/10.1109/jstsp.2018.2873144.
Texto completoZheng, Yu-Bang, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Tai-Xiang Jiang, Teng-Yu Ji y Tian-Hui Ma. "Tensor N-tubal rank and its convex relaxation for low-rank tensor recovery". Information Sciences 532 (septiembre de 2020): 170–89. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.005.
Texto completo马, 婷婷. "Enhanced Low Rank Tensor Approximation Algorithm". Advances in Applied Mathematics 08, n.º 08 (2019): 1336–40. http://dx.doi.org/10.12677/aam.2019.88157.
Texto completoHuang, Huyan, Yipeng Liu, Zhen Long y Ce Zhu. "Robust Low-Rank Tensor Ring Completion". IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020): 1117–26. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2020.3006718.
Texto completoZhang, Anru. "Cross: Efficient low-rank tensor completion". Annals of Statistics 47, n.º 2 (abril de 2019): 936–64. http://dx.doi.org/10.1214/18-aos1694.
Texto completoSu, Yaru, Xiaohui Wu y Genggeng Liu. "Nonconvex Low Tubal Rank Tensor Minimization". IEEE Access 7 (2019): 170831–43. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2956115.
Texto completoWang, Andong, Zhihui Lai y Zhong Jin. "Noisy low-tubal-rank tensor completion". Neurocomputing 330 (febrero de 2019): 267–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.11.012.
Texto completoGuo, Kailing, Tong Zhang, Xiangmin Xu y Xiaofen Xing. "Low-Rank Tensor Thresholding Ridge Regression". IEEE Access 7 (2019): 153761–72. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2944426.
Texto completoTan, Huachun, Jianshuai Feng, Zhengdong Chen, Fan Yang y Wuhong Wang. "Low Multilinear Rank Approximation of Tensors and Application in Missing Traffic Data". Advances in Mechanical Engineering 6 (1 de enero de 2014): 157597. http://dx.doi.org/10.1155/2014/157597.
Texto completoZhu, Yada, Jingrui He y Rick Lawrence. "Hierarchical Modeling with Tensor Inputs". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 26, n.º 1 (20 de septiembre de 2021): 1233–39. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v26i1.8283.
Texto completoHe, Jingfei, Xunan Zheng, Peng Gao y Yatong Zhou. "Low-rank tensor completion based on tensor train rank with partially overlapped sub-blocks". Signal Processing 190 (enero de 2022): 108339. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2021.108339.
Texto completoLiu, Yipeng, Jiani Liu y Ce Zhu. "Low-Rank Tensor Train Coefficient Array Estimation for Tensor-on-Tensor Regression". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, n.º 12 (diciembre de 2020): 5402–11. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2020.2967022.
Texto completoJyothula, Sunil Kumar y Jaya Chandra Prasad Talari. "An Efficient Transform based Low Rank Tensor Completion to Extreme Visual Recovery". Indian Journal of Science and Technology 15, n.º 14 (11 de abril de 2022): 608–18. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v15i14.264.
Texto completoDong, Le y Yuan Yuan. "Sparse Constrained Low Tensor Rank Representation Framework for Hyperspectral Unmixing". Remote Sensing 13, n.º 8 (11 de abril de 2021): 1473. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081473.
Texto completoGhadermarzy, Navid, Yaniv Plan y Özgür Yilmaz. "Near-optimal sample complexity for convex tensor completion". Information and Inference: A Journal of the IMA 8, n.º 3 (23 de noviembre de 2018): 577–619. http://dx.doi.org/10.1093/imaiai/iay019.
Texto completoChen, Chuan, Zhe-Bin Wu, Zi-Tai Chen, Zi-Bin Zheng y Xiong-Jun Zhang. "Auto-weighted robust low-rank tensor completion via tensor-train". Information Sciences 567 (agosto de 2021): 100–115. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.03.025.
Texto completoLiu, Chunsheng, Hong Shan y Chunlei Chen. "Tensor p-shrinkage nuclear norm for low-rank tensor completion". Neurocomputing 387 (abril de 2020): 255–67. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2020.01.009.
Texto completoYang, Jing-Hua, Xi-Le Zhao, Teng-Yu Ji, Tian-Hui Ma y Ting-Zhu Huang. "Low-rank tensor train for tensor robust principal component analysis". Applied Mathematics and Computation 367 (febrero de 2020): 124783. http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2019.124783.
Texto completoZhang, Zhao, Cheng Ding, Zhisheng Gao y Chunzhi Xie. "ANLPT: Self-Adaptive and Non-Local Patch-Tensor Model for Infrared Small Target Detection". Remote Sensing 15, n.º 4 (12 de febrero de 2023): 1021. http://dx.doi.org/10.3390/rs15041021.
Texto completoShi, Qiquan, Jiaming Yin, Jiajun Cai, Andrzej Cichocki, Tatsuya Yokota, Lei Chen, Mingxuan Yuan y Jia Zeng. "Block Hankel Tensor ARIMA for Multiple Short Time Series Forecasting". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 5758–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6032.
Texto completoMohaoui, S., K. El Qate, A. Hakim y S. Raghay. "Low-rank tensor completion using nonconvex total variation". Mathematical Modeling and Computing 9, n.º 2 (2022): 365–74. http://dx.doi.org/10.23939/mmc2022.02.365.
Texto completoJia, Yuheng, Hui Liu, Junhui Hou y Qingfu Zhang. "Clustering Ensemble Meets Low-rank Tensor Approximation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 9 (18 de mayo de 2021): 7970–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.16972.
Texto completoSuzuki, Taiji y Heishiro Kanagawa. "Bayes method for low rank tensor estimation". Journal of Physics: Conference Series 699 (marzo de 2016): 012020. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/699/1/012020.
Texto completoKadmon, Jonathan y Surya Ganguli. "Statistical mechanics of low-rank tensor decomposition". Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2019, n.º 12 (20 de diciembre de 2019): 124016. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ab3216.
Texto completoKressner, Daniel, Michael Steinlechner y Bart Vandereycken. "Low-rank tensor completion by Riemannian optimization". BIT Numerical Mathematics 54, n.º 2 (7 de noviembre de 2013): 447–68. http://dx.doi.org/10.1007/s10543-013-0455-z.
Texto completoXie, Ting, Shutao Li, Leyuan Fang y Licheng Liu. "Tensor Completion via Nonlocal Low-Rank Regularization". IEEE Transactions on Cybernetics 49, n.º 6 (junio de 2019): 2344–54. http://dx.doi.org/10.1109/tcyb.2018.2825598.
Texto completoSohrabi Bonab, Zahra y Mohammad B. Shamsollahi. "Low-rank Tensor Restoration for ERP extraction". Biomedical Signal Processing and Control 87 (enero de 2024): 105379. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105379.
Texto completo王, 香懿. "Improved Robust Low-Rank Regularization Tensor Completion". Advances in Applied Mathematics 11, n.º 11 (2022): 7647–52. http://dx.doi.org/10.12677/aam.2022.1111809.
Texto completoWang, Xiangyi y Wei Jiang. "Improved Robust Low-Rank Regularization Tensor Completion". OALib 09, n.º 11 (2022): 1–25. http://dx.doi.org/10.4236/oalib.1109425.
Texto completoHosono, Kaito, Shunsuke Ono y Takamichi Miyata. "On the Synergy between Nonconvex Extensions of the Tensor Nuclear Norm for Tensor Recovery". Signals 2, n.º 1 (18 de febrero de 2021): 108–21. http://dx.doi.org/10.3390/signals2010010.
Texto completoDUAN, YI-SHI y SHAO-FENG WU. "MAGNETIC BRANES FROM GENERALIZED 't HOOFT TENSOR". Modern Physics Letters A 21, n.º 34 (10 de noviembre de 2006): 2599–606. http://dx.doi.org/10.1142/s0217732306020500.
Texto completoZhou, Junxiu, Yangyang Tao y Xian Liu. "Tensor Decomposition for Salient Object Detection in Images". Big Data and Cognitive Computing 3, n.º 2 (19 de junio de 2019): 33. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc3020033.
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