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【2h】

Robust Low Rank Tensor Recovery with Regularized Redescending M-Estimator

机译：稳健的低阶张量恢复，带有规则的降序M估计器

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机译：状态：已发布

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作者
Yang Yuning; Feng Yunlong; Suykens Johan;
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年度 2015
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1. Robust Low-Rank Tensor Recovery With Regularized Redescending M-Estimator [J] . Yuning Yang, Yunlong Feng, Johan A. K. Suykens Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2016,第9期

机译：稳健的低阶张量恢复和正则化的M估计器
2. Robust image compressive sensing based on m-estimator and nonlocal low-rank regularization [J] . Chen Beijia, Sun Huaijiang, Feng Lei, Neurocomputing . 2018,第JANa31期

机译：基于m估计和非局部低秩正则化的鲁棒图像压缩感知
3. Robust low-rank tensor completion via transformed tensor nuclear norm with total variation regularization [J] . Qiu Duo, Bai Minru, Ng Michael K., Neurocomputing . 2021,第MAYa7期

机译：通过变化的张量核标准，稳健的低级张力完成，具有总变化正则化
4. Tensor Robust Principal Component Analysis: Exact Recovery of Corrupted Low-Rank Tensors via Convex Optimization [C] . Canyi Lu, Jiashi Feng, Yudong Chen, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2016

机译：张量稳健的主成分分析：通过凸优化准确恢复损坏的低秩张量
5. High-Dimensional Inference for Low-Dimensional Structures: Double Sparse Vectors and Low-Rank Tensors [D] . Zhou, Yuchen. 2021

机译：低维结构的高尺寸推断：双稀疏载体和低级张量
6. Constructing Dynamic Functional Networks via Weighted Regularization and Tensor Low-Rank Approximation for Early Mild Cognitive Impairment Classification [O] . Zhuqing Jiao, Yixin Ji, Jiahao Zhang, 2020

机译：通过加权正则化构建动态功能网络张力低秩近似为早期轻度认知障碍分类
7. Tensor Robust Principal Component Analysis: Exact Recovery of Corrupted Low-Rank Tensors via Convex Optimization [O] . Lu, Canyi, Feng, Jiashi, Chen, Yudong, 2017

机译：张量稳健的主成分分析：腐败的确切恢复通过凸优化的低秩张量

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