通用数据分析及其在视觉信息分析中的应用：基于 T-代数的可证明后向兼容半单范式
计算机视觉与模式识别
2021-05-04 v8 机器学习
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环与代数
摘要
我们考虑一种基于近期报道的半单代数（称为 t-代数）的通用数据分析的新型后向兼容范式。我们通过将 t-代数的元素表示为定长复多向数组、将 t-代数上的代数结构表示为直积分量集合，来研究 t-代数上的抽象代数框架。在 t-代数上，许多算法借助这一新半单范式得以直接推广。为展示新范式的性能及其后向兼容性，我们推广了若干用于视觉模式分析的经典算法。在公开数据集上的实验表明，推广后的算法优于其经典对应算法。
引用
@article{arxiv.2011.00307,
title = {General Data Analytics with Applications to Visual Information Analysis: A Provable Backward-Compatible Semisimple Paradigm over T-Algebra},
author = {Liang Liao and Stephen John Maybank},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00307},
year = {2021}
}
备注
38 page, 12 figures. two typos are removed. Official code repository: https://github.com/liaoliang2020/talgebra