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双向张量学习算法：原理、应用与前沿探索.docx

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    双向张量学习算法：原理、应用与前沿探索

    一、引言

    1.1研究背景

    在当今大数据时代，数据以前所未有的速度增长，其规模和复杂性不断攀升，数据类型也愈发丰富多样。传统的数据处理方法在面对这些高维、复杂的数据时，逐渐暴露出局限性，难以满足快速、准确分析数据的需求。张量作为一种高维数组形式，能够自然地表征多模态、多关系、多特征的数据，其在数据处理中的重要性日益凸显。张量计算能够更好地捕捉数据中的复杂结构和关系，为解决高维数据处理难题提供了新的思路和方法，在机器学习、信号处理、图像识别、自然语言处理、社交网络分析等众多领域得到了广泛应用。

    在机器学习领域，张量可用于表示图像、文本、音频等多种类型的数

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