Fugu-MT 論文翻訳(概要): GSVD-NMF: Recovering Missing Features in Non-negative Matrix Factorization

論文の概要: GSVD-NMF: Recovering Missing Features in Non-negative Matrix Factorization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08260v1
Date: Thu, 15 Aug 2024 17:01:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-16 13:16:25.679976
Title: GSVD-NMF: Recovering Missing Features in Non-negative Matrix Factorization
Title（参考訳）: GSVD-NMF:非負行列分解における欠落の特徴の復元
Authors: Youdong Guo, Timothy E. Holy,
Abstract要約: 予備的なNMF結果と元の行列のSVDの間の一般化特異値分解(GSVD)に基づく新しい成分を提案するGSVD-NMFを紹介する。 GSVD-NMFは、未完成なNMFから欠落した特徴を回復し、NMFがより良い局所最適化を達成するのに役立つことを示す。
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: Non-negative matrix factorization (NMF) is an important tool in signal processing and widely used to separate mixed sources into their components. However, NMF is NP-hard and thus may fail to discover the ideal factorization; moreover, the number of components may not be known in advance and thus features may be missed or incompletely separated. To recover missing components from under-complete NMF, we introduce GSVD-NMF, which proposes new components based on the generalized singular value decomposition (GSVD) between preliminary NMF results and the SVD of the original matrix. Simulation and experimental results demonstrate that GSVD-NMF often recovers missing features from under-complete NMF and helps NMF achieve better local optima.
Abstract（参考訳）: 非負行列分解(NMF)は信号処理において重要なツールであり、混合音源を成分に分離するために広く用いられている。しかし、NMF は NP-hard であり、したがって理想的な分解の発見に失敗する可能性がある。未完成なNMFから欠落した成分を回収するために,予備的なNMF結果と元の行列のSVDとの間の一般化特異値分解(GSVD)に基づく新しい成分を提案するGSVD-NMFを提案する。 GSVD-NMFは、未完成なNMFから欠落した特徴を回復し、NMFがより良い局所最適を達成するのに役立つことがシミュレーションおよび実験により示されている。

関連論文リスト

Nonnegative Matrix Factorization in Dimensionality Reduction: A Survey [45.06188379747932]
次元性低減は、特徴学習の精度を改善し、トレーニング時間を短縮する上で重要な役割を果たす。非負行列因子化 (NMF) は次元減少のための人気かつ強力な方法として浮上している。本稿では,NMFの総合的な調査を行い,特徴抽出と特徴選択の両分野への応用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-06T16:32:01Z)
Least-squares methods for nonnegative matrix factorization over rational functions [17.926628472109556]
我々は、R-NMFがNMFとは異なり、本質的に一意な分解を持つことを示した。提案手法はR-HANLS, R-ANLS, R-NLS法である。 R-NMFは半合成連続信号の回復を含む様々なタスクにおいてNMFより優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-26T10:43:47Z)
SymNMF-Net for The Symmetric NMF Problem [62.44067422984995]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T08:17:39Z)
Log-based Sparse Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation [55.72494900138061]
非負の行列因子化(NMF)は、非負のデータを部品ベースの表現で表すことの有効性から、近年広く研究されている。そこで本研究では,係数行列に対数ノルムを課した新しいNMF法を提案する。提案手法のロバスト性を高めるために,$ell_2,log$-(pseudo) ノルムを新たに提案した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-22T11:38:10Z)
On the Relationships between Transform-Learning NMF and Joint-Diagonalization [5.155159655787271]
変換学習を用いた非負行列分解(TL-NMF)は,NMFに適したデータ表現の学習を目的とした最近のアイデアである。データ実現の回数が十分に大きい場合、TL-NMFは2段階のアプローチで置き換えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-10T16:52:15Z)
Fast Rank-1 NMF for Missing Data with KL Divergence [8.020742121274417]
A1GMは入力行列から再構成されたランク1行列へのKLの発散を最小限にする。 A1GMは、競合する再構成誤差を持つ勾配法よりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-25T02:05:35Z)
Co-Separable Nonnegative Matrix Factorization [20.550794776914508]
非負行列分解(NMF)はパターン認識の分野で人気があるモデルである。我々はこのNMFをCoS-NMF(CoS-NMF)と呼ぶ。 CoS-NMFの最適化モデルを提案し,その解法に置換高速勾配法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-02T07:05:04Z)
Feature Weighted Non-negative Matrix Factorization [92.45013716097753]
本稿では,FNMF(Feature weighted Non- negative Matrix Factorization)を提案する。 FNMFはその重要性に応じて特徴の重みを適応的に学習する。提案する最適化アルゴリズムを用いて効率的に解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T21:17:17Z)
Entropy Minimizing Matrix Factorization [102.26446204624885]
NMF(Nonnegative Matrix Factorization)は、広く使用されているデータ分析技術であり、多くの実際のタスクで印象的な結果をもたらしました。本研究では,上述の問題に対処するために,EMMF (Entropy Minimizing Matrix Factorization framework) を開発した。通常、外れ値が通常のサンプルよりもはるかに小さいことを考えると、行列分解のために新しいエントロピー損失関数が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T21:08:43Z)
Self-supervised Symmetric Nonnegative Matrix Factorization [82.59905231819685]
シンメトリー非負係数行列(SNMF)は、データクラスタリングの強力な方法であることを示した。より良いクラスタリング結果を求めるアンサンブルクラスタリングにインスパイアされた,自己監視型SNMF(S$3$NMF)を提案する。 SNMFのコード特性に対する感度を、追加情報に頼らずに活用しています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-02T12:47:40Z)
Sparse Separable Nonnegative Matrix Factorization [22.679160149512377]
非負行列分解(NMF)の新しい変種を提案する。分離性は、第1NMF因子の列が入力行列の列に等しいのに対して、スパース性は第2NMF因子の列がスパースであることが要求される。雑音のない環境では、軽微な仮定の下で、我々のアルゴリズムが真に根底にある情報源を復元することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-13T03:52:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。