Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analysis of the robustness of NMF algorithms

論文の概要: Analysis of the robustness of NMF algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02213v1
Date: Fri, 4 Jun 2021 02:35:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-08 07:08:03.140215
Title: Analysis of the robustness of NMF algorithms
Title（参考訳）: NMFアルゴリズムのロバスト性の解析
Authors: Alex D\'iaz, Damian Steele
Abstract要約: 本研究では,L2-norm,L1-norm,L2,1-normの3つの非負行列分解法について検討した。我々の目的は、これらの異なるアプローチのパフォーマンスと、現実世界のアプリケーションにおけるそれらの堅牢性を確立することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We examine three non-negative matrix factorization techniques; L2-norm, L1-norm, and L2,1-norm. Our aim is to establish the performance of these different approaches, and their robustness in real-world applications such as feature selection while managing computational complexity, sensitivity to noise and more. We thoroughly examine each approach from a theoretical perspective, and examine the performance of each using a series of experiments drawing on both the ORL and YaleB datasets. We examine the Relative Reconstruction Errors (RRE), Average Accuracy and Normalized Mutual Information (NMI) as criteria under a range of simulated noise scenarios.
Abstract（参考訳）: l2-norm,l1-norm,l2,1-normの3つの非負行列分解法を検討した。我々の目的は、これらの異なるアプローチの性能を確立し、計算複雑性やノイズへの敏感さなどを管理しながら、機能選択のような現実世界のアプリケーションにおける堅牢性を確立することである。理論的観点から各アプローチを徹底的に検討し,ORLデータセットとYaleBデータセットを併用した一連の実験により,それぞれの性能について検討する。本稿では,RRE(Relative Reconstruction Errors),平均精度,正規化相互情報(Nocalized Mutual Information,NMI)を,様々な騒音シナリオの基準として検討する。

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