在データ取得技術の絶え間ない発展によって、多様な特徴を含む大量の高次元データを取得することが非常に容易になっています。例えば、画像やビジュアルデータなどがそうです。しかし、従来の機械学習方法、特にベクトルや行列に基づく手法は、次元の災害、計算の複雑度の増加、およびモデルの過適合といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、テンソルという多次元配列の表現方法がベクトルや行列よりも柔軟性が高く、高次元データをうまく処理できるため、テンソルに基づく機械学習手法が学術研究の焦点となっています。 サポートテンソルマシン (Support Tensor Machine, STM) は効果的なテンソル分類手法であり、サポートベクトルマシン (Support Vector Machine, S...