論文の概要: A Block Coordinate Descent-based Projected Gradient Algorithm for Orthogonal Non-negative Matrix Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10269v1
• Date: Mon, 23 Mar 2020 13:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 00:49:50.993493
• Title: A Block Coordinate Descent-based Projected Gradient Algorithm for Orthogonal Non-negative Matrix Factorization
• Title（参考訳）: 直交非負行列分解のためのブロック座標降下に基づく投影勾配アルゴリズム
• Authors: Soodabeh Asadi and Janez Povh
• Abstract要約: 本稿では非負行列分解問題(NMF)に対する投影勾配法(PG)を用いる。 正則性制約をペナライズし,ブロック座標降下法を用いてPG法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article utilizes the projected gradient method (PG) for a non-negative matrix factorization problem (NMF), where one or both matrix factors must have orthonormal columns or rows. We penalise the orthonormality constraints and apply the PG method via a block coordinate descent approach. This means that at a certain time one matrix factor is fixed and the other is updated by moving along the steepest descent direction computed from the penalised objective function and projecting onto the space of non-negative matrices. Our method is tested on two sets of synthetic data for various values of penalty parameters. The performance is compared to the well-known multiplicative update (MU) method from Ding (2006), and with a modified global convergent variant of the MU algorithm recently proposed by Mirzal (2014). We provide extensive numerical results coupled with appropriate visualizations, which demonstrate that our method is very competitive and usually outperforms the other two methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非負行列分解問題 (NMF) の射影勾配法 (PG) を用いる。 正則性制約をペナライズし,ブロック座標降下法によるPG法を適用した。 これは、ある時点である行列因子が固定され、他方がペナルティ化された対象関数から計算された最も急な降下方向に沿って移動し、非負の行列の空間に射影することによって更新されることを意味する。 本手法は,ペナルティパラメータの値の異なる2種類の合成データに対して試験を行う。 この性能は、Ding (2006) のよく知られた乗法更新法 (MU) と比較され、Mirzal (2014) が最近提案したMUアルゴリズムのグローバル収束変種を修正したものである。 その結果,本手法は高い競合性を示し,他の2つの手法よりも優れることがわかった。

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