Auguste Hadamard

新的KReTTaH框架通过张量训练提供无数据插补

引入了一个名为KReTTaH的新框架，用于多路数据插补，利用张量训练和Hadamard过参数化的核回归。该方法被设计为无训练数据、可解释和非参数的。KReTTaH将插补问题重新表述为再生核希尔伯特空间内的回归问题，将张量回归系数约束在固定秩张量训练流形上，并采用Hadamard过参数化以提高效率。在功能性磁共振成像数据和动态图恢复上的数值测试表明，KReTTaH在准确性方面优于当前最先进的张量、贝叶斯和神经网络方法。