Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic Modelling of Signal Mixtures with Differentiable Dictionaries

論文の概要: Probabilistic Modelling of Signal Mixtures with Differentiable Dictionaries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15439v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 15:27:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 23:03:12.909270
Title: Probabilistic Modelling of Signal Mixtures with Differentiable Dictionaries
Title（参考訳）: 微分可能な辞書を用いた信号混合の確率論的モデル化
Authors: Luk\'a\v{s} Samuel Mart\'ak, Rainer Kelz, Gerhard Widmer
Abstract要約: 本稿では,事前情報を(半)教師付き非負行列分解に組み込む新しい手法を提案する。これは、非線形ソースが線形に混合された混合物の原理的モデリングを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.680081568962997
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a novel way to incorporate prior information into (semi-) supervised non-negative matrix factorization, which we call differentiable dictionary search. It enables general, highly flexible and principled modelling of mixtures where non-linear sources are linearly mixed. We study its behavior on an audio decomposition task, and conduct an extensive, highly controlled study of its modelling capabilities.
Abstract（参考訳）: 我々は,事前情報を(半)教師付き非負の行列分解に組み込む新しい手法を導入し,これを微分可能な辞書探索と呼ぶ。これは、非線形ソースが線形に混合される混合の一般的な、柔軟で原理的なモデリングを可能にする。音声分解タスクにおけるその動作を解析し、そのモデリング能力に関する広範囲かつ高度に制御された研究を行う。

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