Joint Majorization-Minimization for Nonnegative CP and Tucker Decompositions under -Divergences: Unfolding-Free Updates
本論文は、-ダイバージェンスに基づく非負 CP および Tucker 行列分解において、明示的なモード展開や大規模な補助行列を不要とし、テンソル縮約のみで実装可能な分離型 surrogate を導出する新たな joint majorization-minimization 手法を提案し、その収束性を理論的に保証するとともに、合成データおよび Uber の時空間カウント行列を用いた実験で既存手法を上回る高速化を実現したことを報告するものである。