This paper explores a new version of the Levenberg-Marquardt algorithm used for Tensor Canonical Polyadic (CP) decomposition with an emphasis on image compression and reconstruction. Tensor computation, especially CP decomposition, holds significant applications in data compression and analysis. In this study, we formulate CP as a nonlinear least squares optimization problem. Then, we present an iterative Levenberg-Marquardt (LM) based algorithm for computing the CP decomposition. Ultimately, we test the algorithm on various datasets, including randomly generated tensors and RGB images. The proposed method proves to be both efficient and effective, offering a reduced computational burden when compared to the traditional Levenberg-Marquardt technique.


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这是第25届年度会议,讨论有约束计算的所有方面,包括理论、算法、环境、语言、模型、系统和应用,如决策、资源分配、调度、配置和规划。为了纪念25周年,吉恩·弗洛伊德创作了一本“虚拟卷”来庆祝这个系列会议。信息可以在这里找到。约束编程协会有本系列中以前的会议列表。CP 2019计划将包括展示关于约束技术的高质量科学论文。除了通常的技术轨道外,CP 2019年会议还将有主题轨道。每个赛道都有一个专门的小组委员会,以确保有能力的评审员将审查这些领域的人提交的论文。 官网链接:https://cp2019.a4cp.org/index.html
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