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。

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