【摘 要】
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支持向量机作为基于向量空间的一种传统的机器学习方法,不能直接处理张量类型的数据,否则不仅破坏数据的空间结构,还会造成维度灾难及小样本问题。作为支持向量机的一种高阶推广,用于处理张量数据分类的支持张量机已经引起众多学者的关注,并应用于遥感成像、视频分析、金融、故障诊断等多个领域。与支持向量机类似,已有的支持张量机模型中采用的损失函数多为L0/1函数的代理函数。将直接使用L0/1这一本原函数作为损失函数,并利用张量数据的低秩性,建立针对二分类问题的低秩支持张量机模型
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11771038),北京市自然科学基金(No.Z190002)。
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支持向量机作为基于向量空间的一种传统的机器学习方法,不能直接处理张量类型的数据,否则不仅破坏数据的空间结构,还会造成维度灾难及小样本问题。作为支持向量机的一种高阶推广,用于处理张量数据分类的支持张量机已经引起众多学者的关注,并应用于遥感成像、视频分析、金融、故障诊断等多个领域。与支持向量机类似,已有的支持张量机模型中采用的损失函数多为L0/1函数的代理函数。将直接使用L0/1这一本原函数作为损失函数,并利用张量数据的低秩性,建立针对二分类问题的低秩支持张量机模型
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