一般数据分析及其在视觉信息分析中的应用：T-代数上可证的后向相容半单范式
General Data Analytics with Applications to Visual Information Analysis: A Provable Backward-Compatible Semisimple Paradigm over T-Algebra
摘要：
我们考虑一个新的向后兼容的一般数据分析的范例，最近报道的半单代数（称为t-代数）。我们研究了t-代数上的抽象代数框架，用复数的固定大小的多路数组表示t-代数的元素，用直积成分的集合表示t-代数上的代数结构.在t-代数上，许多算法都是使用这种新的半简单范式以简单的方式推广的。为了证明新范式的性能和向后兼容性，我们概括了一些典型的视觉模式分析算法。在公开数据集上的实验表明，广义算法与规范算法相比，具有更好的性能。
英文摘要：
We consider a novel backward-compatible paradigm of general data analytics over a recently-reported semisimple algebra (called t-algebra). We study the abstract algebraic framework over the t-algebra by representing the elements of t-algebra by fix-sized multi-way arrays of complex numbers and the algebraic structure over the t-algebra by a collection of direct-product constituents. Over the t-algebra, many algorithms are generalized in a straightforward manner using this new semisimple paradigm. To demonstrate the new paradigm's performance and its backward-compatibility, we generalize some canonical algorithms for visual pattern analysis. Experiments on public datasets show that the generalized algorithms compare favorably with their canonical counterparts.
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