基于單向流模型的自適應(yīng)張量鏈?zhǔn)綄W(xué)習(xí)算法

摘要： 針對(duì)單向流模型中高階張量在線分解問(wèn)題，研究了一種自適應(yīng)張量鏈?zhǔn)剑═T）學(xué)習(xí)算法。首先，推導(dǎo)出單向流增量?jī)H改變時(shí)序TT核的維度；然后，引入遺忘因子和正則項(xiàng)構(gòu)造指數(shù)權(quán)重最小二乘目標(biāo)函數(shù)；最后，利用塊坐標(biāo)下降學(xué)習(xí)策略分別估計(jì)時(shí)序和非時(shí)序TT核。對(duì)所提算法在增量大小、TT秩、噪聲和時(shí)變強(qiáng)度等方面分別進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，所提算法的平均相對(duì)誤差和運(yùn)算時(shí)間均小于對(duì)比算法，并在視頻自適應(yīng)分析...