Whereas matrix rank is additive under direct sum, in 1981 Sch\"onhage showed that one of its generalizations to the tensor setting, tensor border rank, can be strictly subadditive for tensors of order three. Whether border rank is additive for higher order tensors has remained open. In this work, we settle this problem by providing analogs of Sch\"onhage's construction for tensors of order four and higher. Sch\"onhage's work was motivated by the study of the computational complexity of matrix multiplication; we discuss implications of our results for the asymptotic rank of higher order generalizations of the matrix multiplication tensor.


翻译:1981年Sch\'onhage 的矩阵级是直接总和的添加物, 1981年Sch\'onhage 显示, 其对 Exronor 设置的概括性之一, 即 Exron 边境级, 严格地说, 对于 Excord 3 的 Excentral 来说, 可以是次要的。 边境级是否是 更高 Excors 的添加剂 仍然 开放 。 在这项工作中, 我们通过提供 Sch\' sonhage 为 4 or 以上 的 Excords 构建的模拟物来解决这个问题 。 Sch\' sonhage 的工程是研究矩阵乘法的计算复杂性的驱动; 我们讨论我们的结果对 矩阵乘法 倍增法 的无序级的影响 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ECCV2020】基于场景图分解的自然语言描述生成
专知会员服务
23+阅读 · 2020年9月3日
【NeurIPS 2019的主要趋势】Key trends from NeurIPS 2019
专知会员服务
11+阅读 · 2019年12月19日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月20日
Arxiv
5+阅读 · 2017年4月12日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员