An Out of Memory tSVD for Big-Data Factorization
Singular value decomposition (SVD) is a matrix factorization method widely used for dimension reduction, data analytics, information retrieval, and unsupervised learning. In general, only singular values of SVD are needed for most big-data applications. Methods such as tensor networks require an acc...
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| Principais autores: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
IEEE
2020-01-01
|
| coleção: | IEEE Access |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9110583/ |
| Tags: |
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