Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors

Alexander Molozhavenko; M. Rakhuba

doi:10.1007/s40314-025-03605-0

Публикации

?

Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors

Computational and Applied Mathematics. 2026. Vol. 45. No. 6. Article 221.

Alexander Molozhavenko, Рахуба М. В.

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Riemannian optimization Риманова оптимизация tensor decompositions тензорные разложения тензорный поезд Tensor Train decomposition

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

On the Ramsey Number R(K_{1,s},P_t)

Kh. Kh. Abdullin, D. B. Mokeev, D. S. Taletskii, Mathematical notes 2026 Vol. 119 No. 1 P. 3–7

Добавлено: 10 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Wave dynamics within the Whitham-Ostrovsky equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784

Добавлено: 5 июня 2026 г.

Knowledge Graph Completion with Mixed Geometry Tensor Factorization

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: Proceedings of The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 3-5 May 2025, Splash Beach Resort in Mai Khao, Thailand, PMLR: vol. 258Vol. 258.: PMLR, 2025. P. 4924–4932.

Добавлено: 25 мая 2025 г.

Секция: «Вычислительные технологии и моделирование». Оптимизация на многообразии тензорных поездов с общими факторами.

Моложавенко А. А., Рахуба М. В., В кн.: Тихоновские чтения : тезисы докладов : научная конференция.: М.: МАКС Пресс, 2024. С. 46–46.

Данная работа посвящена разработке эффективных алгоритмов римановой оптимизации для разложения, представляющего собой тензорный поезд (ТТ) [1, 2] с таккеровским разложением ТТ-ядер. Ключевой особенностью исследования является использование дополнительного условия на равенство некоторых из факторов разложения. Наличие одинаковых факторов ломает полилинейную структуру разложения, а значит делает неприменимым классический подход попеременных наименьших квадратов. Тем не менее, мы показываем, что для такого разложения сохраняется ...

Добавлено: 17 января 2025 г.

Training a Tucker Model With Shared Factors: a Riemannian Optimization Approach

Пешехонов И. Д., Aleksey Arzhantsev, Рахуба М. В., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. Ch. 238 P. 3304–3312.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Tensor methods and recommender systems

Фролов Е. П., Oseledets I., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 2017 Vol. 7 No. 3

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Tensor-Based Sequential Learning via Hankel Matrix Representation for Next Item Recommendations

Фролов Е. П., Oseledets I., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 6357–6371

Добавлено: 16 ноября 2023 г.

Towards Practical Control of Singular Values of Convolutional Layers

Сендерович А. Л., Булатова Е. В., Obukhov A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 10918–10930.

Добавлено: 24 января 2023 г.

Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor-train manifolds

Novikov A., Рахуба М. В., Oseledets I., SIAM Journal of Scientific Computing 2022 Vol. 44 No. 2 P. A843–A869

Добавлено: 31 октября 2021 г.

2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

IEEE, 2020.

Добавлено: 14 октября 2021 г.

MARS: Masked Automatic Ranks Selection in Tensor Decompositions

Кодрян М. С., Кропотов Д. А., Ветров Д. П., / Series QTNML 2020 "First Workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning, NeurIPS 2020". 2020.

Добавлено: 5 февраля 2021 г.

Tensor Rank bounds for Point Singularities in ℝ^3

Marcati C., Рахуба М. В., Christoph S., / Series math "arxiv.org". 2020.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Quantized tensor FEM for multiscale problems: diffusion problems in two and three dimensions

Kazeev V., Oseledets I., Рахуба М. В. и др., / Series math "arxiv.org". 2020.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Low rank tensor approximation of singularly perturbed partial differential equations in one dimension

Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J., / Series math "arxiv.org". 2020. No. 2010.06919.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

T-Basis: a Compact Representation for Neural Networks

Obukhov A., Рахуба М. В., Kanakis M. и др., , in: International Conference on Machine Learning (ICML 2020)Vol. 119.: PMLR, 2020. P. 7392–7404.

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Jacobi-Davidson Method on Low-Rank Matrix Manifolds

Рахуба М. В., Oseledets I., SIAM Journal of Scientific Computing 2018 Vol. 40 No. 2 P. A1149–A1170

Добавлено: 20 октября 2020 г.

Low-rank Riemannian eigensolver for high-dimensional Hamiltonians

Rakhuba Maxim, Novikov A., Oseledets I., Journal of Computational Physics 2019 Vol. 396 P. 718–737

Добавлено: 19 октября 2020 г.

Exponential machines

Новиков А. В., Trofimov M., Oseledets I., / Series stat :: arxiv :: Cornell University "stat :: arxiv :: Cornell University". 2017.

Добавлено: 19 сентября 2016 г.