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【24h】

Mutual information for low-rank even-order symmetric tensor estimation

机译:低级均衡对称张量估计的共同信息

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摘要

We consider a statistical model for finite-rank symmetric tensor factorization and prove a single-letter variational expression for its asymptotic mutual information when the tensor is of even order. The proof applies the adaptive interpolation method originally invented for rank-one factorization. Here we show how to extend the adaptive interpolation to finite-rank and even-order tensors. This requires new nontrivial ideas with respect to the current analysis in the literature. We also underline where the proof falls short when dealing with odd-order tensors.
机译:我们考虑了有限级对称张量分解的统计模型,并在张张器均匀时证明其渐近互信息是单字的变异表达。 该证明应用了最初针对排名一分组的自适应插值方法。 在这里,我们展示了如何将自适应插值扩展到有限级和均阶张量。 这需要有关文献当前分析的新的非平凡思想。 我们还强调了在处理奇数张量时的证明不足。

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