低秩近似、适应及其他故事
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了低秩近似和适应领域中的机械细节不清的问题，提供了一本全面的指导手册，以清晰易懂的方式揭示其内在工作机制。本论文的关键在于逐步建立对低秩近似和适应的直观理解，并提出了新的低秩分解和适应算法，期待未来研究者探索其潜在应用。
本文研究了通过对两个m维变量的光滑函数进行采样生成的矩阵的低秩逼近，并提出了三个更窄的函数类别以逐个元素误差逼近。还将论点扩展到了由m维变量的多线性积生成的张量的低秩张量列逼近。讨论了结果在Transformer神经网络的注意力低秩逼近中的应用。
