Matrix and tensor modeling in Artificial intelligence anddata science
محل انتشار: دوازدهمین سمینار جبرخطی و کاربردهای آن
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 71
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SLAA12_010
تاریخ نمایه سازی: 6 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Physics and engineering have been the primary sources of problems in matrixcomputations for several decades. However, in recent years, significant progress inartificial intelligence and data analysis has given rise to challenging problems thatrequire efficient matrix techniques. Additionally, these fields contain vast data withmulti-dimensional structures, for which tensors serve as the appropriate structure. Inthis lecture, we intend to discuss the main approaches and concepts in the field ofutilizing matrix and tensor modeling in artificial intelligence and data science.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mansoor Rezghi
Department of computer science, Tarbiat Modares University, Iran