Tensor is a natural representation for multi-dimensional data, and tensor computation can avoid possible multi-linear data structure loss in classical matrix computation-based data analysis.

This book is intended to provide non-specialists an overall understanding of tensor computation and its applications in data analysis, and benefits researchers, engineers, and students with theoretical, computational, technical and experimental details. It presents a systematic and up-to-date overview of tensor decompositions from the engineer's point of view, and comprehensive coverage of tensor computation based data analysis techniques. In addition, some practical examples in machine learning, signal processing, data mining, computer vision, remote sensing, and biomedical engineering are also presented for easy understanding and implementation. These data analysis techniques may be further applied in other applications on neuroscience, communication, psychometrics, chemometrics, biometrics, quantum physics, quantum chemistry, etc.

The discussion begins with basic coverage of notations, preliminary operations in tensor computations, main tensor decompositions and their properties. Based on them, a series of tensor-based data analysis techniques are presented as the tensor extensions of their classical matrix counterparts, including tensor dictionary learning, low rank tensor recovery, tensor completion, coupled tensor analysis, robust principal tensor component analysis, tensor regression, logistical tensor regression, support tensor machine, multilinear discriminate analysis, tensor subspace clustering, tensor-based deep learning, tensor graphical model and tensor sketch. The discussion also includes a number of typical applications with experimental results, such as image reconstruction, image enhancement, data fusion, signal recovery, recommendation system, knowledge graph acquisition, traffic flow prediction, link prediction, environmental prediction, weather forecasting, background extraction, human pose estimation, cognitive state classification from fMRI, infrared small target detection, heterogeneous information networks clustering, multi-view image clustering, and deep neural network compression.

Informazioni sull?autore

Yipeng Liu received the BSc degree and the PhD degree from University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, in 2006 and 2011, respectively. In 2011, he was a research engineer at Huawei Technologies, Chengdu, China. From 2011 to 2014, he was a postdoctoral research fellow at University of Leuven, Leuven, Belgium. Since 2014, he has been an associate professor with UESTC, Chengdu, China. His main research interest is tensor computation for data analysis. He has authored or co-authored over 70 publications, and held more than 10 patents. He has given tutorials on several international conferences, such as ICIP 2020, SSCI 2020, ISCAS 2019, SiPS 2019, and APSIPA ASC 2019. He has been an associate editor for IEEE Signal Processing Letters.

Zhen Long received the BSc degree in Electronic Information Engineering from the Southwest University of Science and Technology, Mianyang, China, in 2016. From 2016 to now, she is a PhD student with theUniversity of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China. Her research interest is tensor signal processing.

Jiani Liu received the BSc degree in Electronic Information Engineering from University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Chengdu, China, in 2016. From 2016 to now, she is a PhD student with the UESTC, Chengdu, China. Her research interest is tensor for machine learning.

Ce Zhu is currently a professor with the School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China. He had been with Nanyang Technological University, Singapore, for 14 years from 1998 to 2012. His research interests include image/video coding and communications, video analysis, and tensor signal processing. He has served on the editorial boards of a few journals, including as an Associate Editor of IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Circuits andSystems for Video Technology, IEEE Transactions on Broadcasting, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Communications Surveys and Tutorials, and as a Guest Editor of IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. He is a Fellow of the IEEE and a CASS Distinguished Lecturer (2019-2020). He currently serves on the ICME Steering Committee.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

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Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
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Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746)

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