PulseAugur
实时 12:28:41
实体 Latent Factorization of Tensors

Latent Factorization of Tensors

PulseAugur coverage of Latent Factorization of Tensors — every cluster mentioning Latent Factorization of Tensors across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
1
90 天内 1
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天

1 天有情绪数据

最近 · 第 1/1 页 · 共 1 条
  1. TOOL · CL_82656 ·

    新框架自动调整张量分解模型的超参数

    研究人员开发了一个使用差分进化(DE)的自动化框架来优化张量分解(LFT)模型的超参数。这种DE-LFT方法旨在减少通常用于调整LFT模型的手动工作和计算资源,LFT模型用于分析大型动态网络。通过将DE集成到LFT训练过程中,该框架自适应地搜索最优正则化参数,并在真实数据集上得到验证,从而提高了预测准确性。