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基于张量环分解的张量填充算法及应用任务书

 2020-03-05 09:44:26  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

首先介绍张量分解和张量网络的基本知识;引入基于张量填充的图像重建模型和推荐系统模型;并结合张量环构造张量填充模型;将最近的一些算法与经典的算法比较;最后再简述张量分解在数据压缩的应用。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇),了解本研究领域的基本理论、关键技术与研究现状。

(2)完成开题报告。

(3)熟悉张量分解及张量网络的基本概念,熟悉机器学习的基本知识,了解张量在信号与信息处理领域的作用。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

(2)第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

(3)6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。

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4. 主要参考文献

[1] cichocki a. era of big data processing: a new approach via tensor networks and tensor decompositions[j]. eprint arxiv:1403.2048v4[cs.et]. 2014

[2] johann a. bengua, ho n. phien, hoang d. tuan, minh n. do, efficient tensor completion for color image and video recovery: low-rank tensor train[j]. ieee transactions on image processing, vol. 26, issue 5, pp. 2466-2479

[3] longhao yuan, qibin zhao, jianting cao. completion of high order tensor data with missing entries via tensor-train decomposition[j]. eprint arxiv:1709.02641v2[cs.na]. 2017

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