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  1. TOOL · CL_275548 ·

    新异方差张量分解方法用于脑电图数据

    研究人员引入了异方差正则多面体张量分解(HCP),这是对标准CP分解的改进。HCP除了低秩均值张量外,还使用非恒定、低秩的精度张量来模拟逐项变异性。已开发出一种交替块坐标上升方法,可以从噪声数据中有效地恢复这两个张量,其计算复杂度与CP-ALS相当。HCP的有效性已通过合成实验和涉及脑电图(EEG)数据的应用得到证明。