14 research outputs found
Shifted Power Method for Computing Tensor Eigenpairs
Recent work on eigenvalues and eigenvectors for tensors of order m >= 3 has
been motivated by applications in blind source separation, magnetic resonance
imaging, molecular conformation, and more. In this paper, we consider methods
for computing real symmetric-tensor eigenpairs of the form Ax^{m-1} = \lambda x
subject to ||x||=1, which is closely related to optimal rank-1 approximation of
a symmetric tensor. Our contribution is a shifted symmetric higher-order power
method (SS-HOPM), which we show is guaranteed to converge to a tensor
eigenpair. SS-HOPM can be viewed as a generalization of the power iteration
method for matrices or of the symmetric higher-order power method.
Additionally, using fixed point analysis, we can characterize exactly which
eigenpairs can and cannot be found by the method. Numerical examples are
presented, including examples from an extension of the method to finding
complex eigenpairs
Reducci贸n de dimensiones para clasificaci贸n de datos multidimensionales usando medidas de informaci贸n
El enorme desarrollo tecnol贸gico ha creado un concepto de informaci贸n con 谩reas extensas de aplicaci贸n para tareas referentes al entrenamiento de sistemas autom谩ticos. Este trabajo propone una metodolog铆a basada en el an谩lisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de informaci贸n, para realizar reducci贸n de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodolog铆a usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representaci贸n reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la informaci贸n inicial. La metodolog铆a se compara y se conjuga con un sistema b谩sico de selecci贸n de caracter铆sticas cuya funci贸n de evaluaci贸n usa la medida de entrop铆a logrando mejores resultados en la clasificaci贸n
Reducci贸n de dimensiones para clasificaci贸n de datos multidimensionales usando medidas de informaci贸n
El enorme desarrollo tecnol贸gico ha creado un concepto de informaci贸n con 谩reas extensas de aplicaci贸n para tareas referentes al entrenamiento de sistemas autom谩ticos. Este trabajo propone una metodolog铆a basada en el an谩lisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de informaci贸n, para realizar reducci贸n de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodolog铆a usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representaci贸n reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la informaci贸n inicial. La metodolog铆a se compara y se conjuga con un sistema b谩sico de selecci贸n de caracter铆sticas cuya funci贸n de evaluaci贸n usa la medida de entrop铆a logrando mejores resultados en la clasificaci贸n
Accelerating the Computation of Tensor -eigenvalues
Efficient solvers for tensor eigenvalue problems are important tools for the
analysis of higher-order data sets. Here we introduce, analyze and demonstrate
an extrapolation method to accelerate the widely used shifted symmetric higher
order power method for tensor -eigenvalue problems. We analyze the
asymptotic convergence of the method, determining the range of extrapolation
parameters that induce acceleration, as well as the parameter that gives the
optimal convergence rate. We then introduce an automated method to dynamically
approximate the optimal parameter, and demonstrate it's efficiency when the
base iteration is run with either static or adaptively set shifts. Our
numerical results on both even and odd order tensors demonstrate the theory and
show we achieve our theoretically predicted acceleration.Comment: 22 pages, 8 figures, 4 table
Reducci贸n de dimensiones para clasificaci贸n de datos multidimensionales usando medidas de informaci贸n
El enorme desarrollo tecnol贸gico ha creado un concepto de informaci贸n con 谩reas extensas de aplicaci贸n para tareas referentes al entrenamiento de sistemas autom谩ticos. Este trabajo propone una metodolog铆a basada en el an谩lisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de informaci贸n, para realizar reducci贸n de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodolog铆a usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representaci贸n reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la informaci贸n inicial. La metodolog铆a se compara y se conjuga con un sistema b谩sico de selecci贸n de caracter铆sticas cuya funci贸n de evaluaci贸n usa la medida de entrop铆a logrando mejores resultados en la clasificaci贸n
Numerical Optimization for Symmetric Tensor Decomposition
We consider the problem of decomposing a real-valued symmetric tensor as the
sum of outer products of real-valued vectors. Algebraic methods exist for
computing complex-valued decompositions of symmetric tensors, but here we focus
on real-valued decompositions, both unconstrained and nonnegative, for problems
with low-rank structure. We discuss when solutions exist and how to formulate
the mathematical program. Numerical results show the properties of the proposed
formulations (including one that ignores symmetry) on a set of test problems
and illustrate that these straightforward formulations can be effective even
though the problem is nonconvex