論文の概要: SymNMF-Net for The Symmetric NMF Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13214v1
• Date: Thu, 26 May 2022 08:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 13:20:15.655952
• Title: SymNMF-Net for The Symmetric NMF Problem
• Title（参考訳）: 対称NMF問題に対するSymNMF-Net
• Authors: Mingjie Li, Hao Kong, Zhouchen Lin
• Abstract要約: 我々は,Symmetric NMF問題に対するSymNMF-Netと呼ばれるニューラルネットワークを提案する。 各ブロックの推測は最適化の単一イテレーションに対応することを示す。 実世界のデータセットに関する実証的な結果は、我々のSymNMF-Netの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.44067422984995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, many works have demonstrated that Symmetric Non-negative Matrix Factorization~(SymNMF) enjoys a great superiority for various clustering tasks. Although the state-of-the-art algorithms for SymNMF perform well on synthetic data, they cannot consistently obtain satisfactory results with desirable properties and may fail on real-world tasks like clustering. Considering the flexibility and strong representation ability of the neural network, in this paper, we propose a neural network called SymNMF-Net for the Symmetric NMF problem to overcome the shortcomings of traditional optimization algorithms. Each block of SymNMF-Net is a differentiable architecture with an inversion layer, a linear layer and ReLU, which are inspired by a traditional update scheme for SymNMF. We show that the inference of each block corresponds to a single iteration of the optimization. Furthermore, we analyze the constraints of the inversion layer to ensure the output stability of the network to a certain extent. Empirical results on real-world datasets demonstrate the superiority of our SymNMF-Net and confirm the sufficiency of our theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年、対称非負行列分解(symnmf)は様々なクラスタリングタスクにおいて非常に優れていることが多くの研究で示されている。 symnmfの最先端アルゴリズムは合成データでうまく機能するが、望ましい特性を持つ満足な結果を得ることができず、クラスタリングのような実世界のタスクでは失敗する可能性がある。 本稿では,ニューラルネットワークの柔軟性と強力な表現能力を考慮して,従来の最適化アルゴリズムの欠点を克服するために,対称nmf問題に対して symnmf-net と呼ばれるニューラルネットワークを提案する。 SymNMF-Netの各ブロックは、SymNMFの伝統的な更新スキームにインスパイアされた反転層、線形層、ReLUを持つ、微分可能なアーキテクチャである。 各ブロックの推論は最適化の1回の反復に対応することを示す。 さらに、インバージョン層の制約を分析し、ネットワークの出力安定性をある程度確保する。 実世界のデータセットにおける実証的な結果は、我々のSymNMF-Netの優位性を示し、理論解析の十分性を確認する。

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