論文の概要: An Entropy Weighted Nonnegative Matrix Factorization Algorithm for Feature Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14007v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 23:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 09:46:19.368968
• Title: An Entropy Weighted Nonnegative Matrix Factorization Algorithm for Feature Representation
• Title（参考訳）: 特徴表現のためのエントロピー重み付き非負行列分解アルゴリズム
• Authors: Jiao Wei, Can Tong, Bingxue Wu, Qiang He, Shouliang Qi, Yudong Yao, and Yueyang Teng
• Abstract要約: エントロピー重み付きNMF(EWNMF)と呼ばれる新しいタイプのNMFを提案する。 EWNMFは各データポイントの属性ごとに最適化可能な重みを使い、その重要性を強調する。 いくつかのデータセットによる実験結果から,提案手法の有効性と有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.156004893556576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nonnegative matrix factorization (NMF) has been widely used to learn low-dimensional representations of data. However, NMF pays the same attention to all attributes of a data point, which inevitably leads to inaccurate representation. For example, in a human-face data set, if an image contains a hat on the head, the hat should be removed or the importance of its corresponding attributes should be decreased during matrix factorizing. This paper proposes a new type of NMF called entropy weighted NMF (EWNMF), which uses an optimizable weight for each attribute of each data point to emphasize their importance. This process is achieved by adding an entropy regularizer to the cost function and then using the Lagrange multiplier method to solve the problem. Experimental results with several data sets demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method. We make our code available at https://github.com/Poisson-EM/Entropy-weighted-NMF.
• Abstract（参考訳）: 非負行列分解(NMF)は、データの低次元表現の学習に広く用いられている。 しかし、NMFはデータポイントのすべての属性に同じ注意を払うため、必然的に不正確な表現につながる。 例えば、人間の顔のデータセットでは、画像が頭に帽子を含んでいる場合、帽子を除去するか、行列分解時に対応する属性の重要性を減らすべきである。 本稿では,各データポイントの属性ごとに最適化可能な重み付けを用いたエントロピー重み付きNMF (EWNMF) という新しいタイプのNMFを提案する。 このプロセスは、コスト関数にエントロピー正則化器を追加し、その問題を解決するためにラグランジュ乗算法を使用する。 いくつかのデータセットによる実験結果から,提案手法の有効性と有効性を示した。 コードはhttps://github.com/Poisson-EM/Entropy-weighted-NMFで公開しています。

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