論文の概要: Refinement of Hottopixx and its Postprocessing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02863v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 04:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:22:43.418785
• Title: Refinement of Hottopixx and its Postprocessing
• Title（参考訳）: hottopixxの微細化とその後処理
• Authors: Tomohiko Mizutani
• Abstract要約: Hottopixxは非負行列分解問題の解法である。 ノイズに対するアルゴリズムの堅牢性は、成功の鍵である。 改良は元のアルゴリズムとほとんど同じ頑健性を持つことを示す。
• 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: Hottopixx, proposed by Bittorf et al. at NIPS 2012, is an algorithm for solving nonnegative matrix factorization (NMF) problems under the separability assumption. Separable NMFs have important applications, such as topic extraction from documents and unmixing of hyperspectral images. In such applications, the robustness of the algorithm to noise is the key to the success. Hottopixx has been shown to be robust to noise, and its robustness can be further enhanced through postprocessing. However, there is a drawback. Hottopixx and its postprocessing require us to estimate the noise level involved in the matrix we want to factorize before running, since they use it as part of the input data. The noise-level estimation is not an easy task. In this paper, we overcome this drawback. We present a refinement of Hottopixx and its postprocessing that runs without prior knowledge of the noise level. We show that the refinement has almost the same robustness to noise as the original algorithm.
• Abstract（参考訳）: Hottopixx - Bittorfらによって提案された。 NIPS 2012は、非負行列分解(NMF)問題を分離性仮定で解くアルゴリズムである。 分離可能なNMFは、文書からのトピック抽出やハイパースペクトル画像のアンミックスなど、重要な応用がある。 このようなアプリケーションでは、ノイズに対するアルゴリズムの堅牢性が成功の鍵となる。 Hottopixxはノイズに対して堅牢であることが示されており、その堅牢性は後処理によってさらに強化される。 しかし、欠点がある。 Hottopixxとその後処理では、入力データの一部として使用するため、実行前に分解したい行列に関連するノイズレベルを推定する必要があります。 ノイズレベルの推定は簡単な作業ではありません。 本稿では,この欠点を克服する。 ノイズレベルを事前に知ることなく,hottopixxの改良とその後処理について述べる。 本手法は,従来のアルゴリズムとほぼ同一の頑健性を有することを示す。

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