张量网络约束核机器作为高斯过程

张量网络（Tensor Networks）被用于通过限制模型权重来加速核机器，在概率参数上置于 i.i.d. 先验下，我们证明了规范多项分解（CPD）和张量列车（TT）约束的核机器的输出可以恢复到一个完全特征化的高斯过程（Gaussian Process）。我们分析了 CPD 和 TT 约束模型的收敛性，并通过数值实验观察到 TT 相对于 CPD 在相同模型参数数量下表现出更多的高斯过程特性。从而，我们建立了张量网络约束的核机器和高斯过程之间的联系。