高次元テンソルデータの次元削減のための連合学習型多変量主成分分析

本論文は、高次元テンソルデータの次元削減を行う連合学習型多変量主成分分析(FMPCA)手法を提案する。FMPCAは、複数のユーザーが協力して高次元テンソルデータの次元を削減できるが、各ユーザーのデータはローカルに保持され、プライバシーが保護される。