論文の概要: Nonnegative Matrix Factorization with Zellner Penalty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03889v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 18:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 09:04:16.740458
• Title: Nonnegative Matrix Factorization with Zellner Penalty
• Title（参考訳）: ツェルナーペナルティによる非負行列因子分解
• Authors: Matthew Corsetti and Ernest Fokou\'e
• Abstract要約: 非負行列ファクタリゼーション(NMF)は、非負データ行列を部分ベース、低次元、線形表現に分解する比較的新しい教師なし学習アルゴリズムである。 本稿では,データ依存的制約を用いたZellner non negative matrix factorization (ZNMF)を提案する。 ケンブリッジ ORL データベースを用いて,ZNMF アルゴリズムと他のよく知られた制約付きNMF アルゴリズムの顔認識性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nonnegative matrix factorization (NMF) is a relatively new unsupervised learning algorithm that decomposes a nonnegative data matrix into a parts-based, lower dimensional, linear representation of the data. NMF has applications in image processing, text mining, recommendation systems and a variety of other fields. Since its inception, the NMF algorithm has been modified and explored by numerous authors. One such modification involves the addition of auxiliary constraints to the objective function of the factorization. The purpose of these auxiliary constraints is to impose task-specific penalties or restrictions on the objective function. Though many auxiliary constraints have been studied, none have made use of data-dependent penalties. In this paper, we propose Zellner nonnegative matrix factorization (ZNMF), which uses data-dependent auxiliary constraints. We assess the facial recognition performance of the ZNMF algorithm and several other well-known constrained NMF algorithms using the Cambridge ORL database.
• Abstract（参考訳）: 非負行列分解(Non negative matrix factorization, NMF)は、非負行列を部分ベースで低次元の線形表現に分解する比較的新しい非教師付き学習アルゴリズムである。 NMFは画像処理、テキストマイニング、レコメンデーションシステムなど様々な分野で応用されている。 当初から、NMFアルゴリズムは多くの著者によって修正され、探索されてきた。 そのような修正の1つは、因子化の目的関数に補助的制約を加えることである。 これらの補助的制約の目的は、目的関数にタスク固有の罰則や制限を課すことである。 多くの補助的制約が研究されているが、データに依存した罰則は使われていない。 本稿では,データ依存的制約を用いたZellner non negative matrix factorization (ZNMF)を提案する。 ケンブリッジ ORL データベースを用いて,ZNMF アルゴリズムと他のよく知られた制約付きNMF アルゴリズムの顔認識性能を評価する。

関連論文リスト

• Collaborative filtering based on nonnegative/binary matrix factorization [0.0]
  データを疎結合とする協調フィルタリングに適用可能な改良型NBMFアルゴリズムを提案する。 修正手法では、評価行列の未定格要素をマスキングし、協調フィルタリング性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T11:10:15Z)
• Non-Negative Matrix Factorization with Scale Data Structure Preservation [23.31865419578237]
  本稿では,データ表現と次元縮小のために設計された非負行列分解法に属するモデルについて述べる。 この考え方は、NMFコスト関数に、元のデータポイントと変換されたデータポイントのペアの類似度行列のスケール関係を課すペナルティ項を追加することである。 提案したクラスタリングアルゴリズムは,既存のNMFベースのアルゴリズムや,実際のデータセットに適用した場合の多様体学習ベースのアルゴリズムと比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T09:32:18Z)
• Unitary Approximate Message Passing for Matrix Factorization [90.84906091118084]
  行列分解 (MF) を一定の制約で考慮し, 様々な分野の応用を見いだす。 我々は,効率の良いメッセージパッシング実装であるUAMPMFを用いて,MFに対するベイズ的アプローチを開発する。 UAMPMFは、回復精度、ロバスト性、計算複雑性の観点から、最先端のアルゴリズムを著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T12:09:32Z)
• Log-based Sparse Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation [55.72494900138061]
  非負の行列因子化(NMF)は、非負のデータを部品ベースの表現で表すことの有効性から、近年広く研究されている。 そこで本研究では,係数行列に対数ノルムを課した新しいNMF法を提案する。 提案手法のロバスト性を高めるために,$ell_2,log$-(pseudo) ノルムを新たに提案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T11:38:10Z)
• Initialization for Nonnegative Matrix Factorization: a Comprehensive Review [0.0]
  非負の因子化(NMF)は、非負のデータ行列から非負の基底を抽出することで有意なデータを表現するための一般的な方法となっている。 それぞれの手法の性能を示す数値的な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T18:49:41Z)
• Feature Weighted Non-negative Matrix Factorization [92.45013716097753]
  本稿では,FNMF(Feature weighted Non- negative Matrix Factorization)を提案する。 FNMFはその重要性に応じて特徴の重みを適応的に学習する。 提案する最適化アルゴリズムを用いて効率的に解くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T21:17:17Z)
• Self-supervised Symmetric Nonnegative Matrix Factorization [82.59905231819685]
  シンメトリー非負係数行列(SNMF)は、データクラスタリングの強力な方法であることを示した。 より良いクラスタリング結果を求めるアンサンブルクラスタリングにインスパイアされた,自己監視型SNMF(S$3$NMF)を提案する。 SNMFのコード特性に対する感度を、追加情報に頼らずに活用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T12:47:40Z)
• Joint Deep Reinforcement Learning and Unfolding: Beam Selection and Precoding for mmWave Multiuser MIMO with Lens Arrays [54.43962058166702]
  離散レンズアレイを用いたミリ波マルチユーザマルチインプット多重出力(MU-MIMO)システムに注目が集まっている。 本研究では、DLA を用いた mmWave MU-MIMO システムのビームプリコーディング行列の共同設計について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-05T03:55:04Z)
• Nonnegative Matrix Factorization with Toeplitz Penalty [0.0]
  NMF(Nonnegative Matrix Factorization)は、データマトリックスの線形、部分ベースの近似を生成する教師なし学習アルゴリズムである。 非データ依存の補助制約を利用した新しいNMFアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T13:49:23Z)
• Algorithms for Nonnegative Matrix Factorization with the Kullback-Leibler Divergence [20.671178429005973]
  Kullback-Leibler (KL) の発散は、非負行列分解(NMF)の最も広く使われている目的関数の1つである。 目的関数の非増加を保証する3つの新しいアルゴリズムを提案する。 我々は、KL NMFアルゴリズムの性能に関する総合的な画像を提供するために、広範な数値実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T11:51:39Z)
• Positive Semidefinite Matrix Factorization: A Connection with Phase Retrieval and Affine Rank Minimization [71.57324258813674]
  位相探索(PR)とアフィンランク最小化(ARM)アルゴリズムに基づいてPSDMFアルゴリズムを設計可能であることを示す。 このアイデアに触発され、反復的ハードしきい値(IHT)に基づくPSDMFアルゴリズムの新たなファミリーを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T06:10:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。