Parallel Computation of Multi-Slice Clustering of Third-Order Tensors

要約

クラスタリング手法などの機械学習アプローチは、ますます課題となっている大規模なデータセットに対処します。
3 次テンソルのマルチスライス クラスタリング (MSC) を計算する並列アルゴリズムを考案します。
MSC メソッドはテンソル スライスのスペクトル解析に基づいており、各テンソル モードで独立して機能します。
このような機能は、分散メモリ システムを介した並列パラダイムによく適合します。
私たちの並列スキームが逐次計算よりも優れており、MSC 法のスケーラビリティを可能にすることを示します。

要約(オリジナル)

Machine Learning approaches like clustering methods deal with massive datasets that present an increasing challenge. We devise parallel algorithms to compute the Multi-Slice Clustering (MSC) for 3rd-order tensors. The MSC method is based on spectral analysis of the tensor slices and works independently on each tensor mode. Such features fit well in the parallel paradigm via a distributed memory system. We show that our parallel scheme outperforms sequential computing and allows for the scalability of the MSC method.

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