This paper builds on our own previo

This paper builds on our own previous work [29] wherewe extended the matrix trace norm to the tensor case andproposed to recover the missing entries in a low rank tensorby solving a tensor trace norm minimization problem. Weused a relaxation trick on the objective function such thatthe block coordinate descent algorithm can be employed tosolve this problem [29]. Since this approach is not efficientenough, some recent papers tried to use the alternatingdirection method of multipliers to efficiently solve thetensor trace norm minimization problem.

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本文建立在我们自己以前的工作[29]其中， 我们扩展了矩阵迹范数张量情况，并 提出要恢复中低等级的张缺少的条目 通过求解一丝张范数最小化的问题。我们 使用目标函数的松弛特技使得 块坐标下降算法可被用来 解决这个问题[29]。由于这种方法效率不高 不够，最近的一些文件试图用交替 乘数的方向方法有效地解决了 张量迹范数最小化的问题。

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本文以我们以前的工作为基础 [29] 我们扩展了矩阵跟踪规范到张子大小和 建议在低等级的张紧恢复缺失的条目 通过解决拉伸跟踪规范最小化问题。我们 在客观功能上使用了放松技巧，这样 块坐标下降算法可用于 解决这个问题[29]。由于这种方法效率不高 足够，一些最近的文件试图使用交替 乘数的方向方法可有效地求解 张力跟踪规范最小化问题。

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本文建立在我们之前的工作基础上[29]，其中 我们把矩阵迹范数推广到张量情形 建议恢复低阶张量中的缺失项 通过求解张量跟踪范数最小化问题。我们 对目标函数使用松弛技巧 块坐标下降算法可用于 解决这个问题[29]。因为这种方法没有效率 够了，最近的一些报纸试图使用 乘子方向法有效求解 张量跟踪范数最小化问题。

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