Tensor Methods in ComputerVision and Deep LearningBy YANNIS PANAGAKIS JEAN KOSSAIFI GRIGORIOS G CHRYSOS JAMES OLDFIELD MIHALIS A NICOLAOU ANIMA ANANDKUMAR AND STEFANOS ZAFEIRIOU Member IEEE论文概述

本文介绍了张量方法在计算机视觉和深度学习领域的应用。张量方法是一种可以捕捉高维数据结构的数学工具，可以应用于图像、视频和声音等复杂数据的处理。文章介绍了张量分解、张量网络和张量流形等常见的张量方法，并探讨了它们在计算机视觉和深度学习中的应用。具体而言，张量分解可以用于图像和视频的压缩和降噪；张量网络可以用于图像分类和物体识别；张量流形可以用于图像生成和数据增强。文章还介绍了一些最新的研究进展和未来的研究方向，包括如何将张量方法与深度学习技术结合起来，以及如何应对大规模数据和复杂任务的挑战。