論文の概要: Stratified Non-Negative Tensor Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18805v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 23:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:27.377896
• Title: Stratified Non-Negative Tensor Factorization
• Title（参考訳）: 成層的非負性テンソル因子化
• Authors: Alexander Sietsema, Zerrin Vural, James Chapman, Yotam Yaniv, Deanna Needell,
• Abstract要約: Stratified-NTF は Stratified-NMF よりも低いメモリ要件で解釈可能なトピックを識別できる。 乗法更新ルールを開発し,テキストおよび画像データ上での手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.439685980328605
• License:
• Abstract: Non-negative matrix factorization (NMF) and non-negative tensor factorization (NTF) decompose non-negative high-dimensional data into non-negative low-rank components. NMF and NTF methods are popular for their intrinsic interpretability and effectiveness on large-scale data. Recent work developed Stratified-NMF, which applies NMF to regimes where data may come from different sources (strata) with different underlying distributions, and seeks to recover both strata-dependent information and global topics shared across strata. Applying Stratified-NMF to multi-modal data requires flattening across modes, and therefore loses geometric structure contained implicitly within the tensor. To address this problem, we extend Stratified-NMF to the tensor setting by developing a multiplicative update rule and demonstrating the method on text and image data. We find that Stratified-NTF can identify interpretable topics with lower memory requirements than Stratified-NMF. We also introduce a regularized version of the method and demonstrate its effects on image data.
• Abstract（参考訳）: 非負行列分解(NMF)と非負テンソル分解(NTF)は非負の高次元データを非負の低ランク成分に分解する。 NMF法とNTF法は,その本質的な解釈性と大規模データに対する有効性に人気がある。 近年のStratified-NMFは、異なるソース(ストラタ)から異なるソース(ストラタ)からデータを得るレジームにNMFを適用し、ストラタ間で共有されるストラタ依存情報とグローバルトピックの両方を回復しようとしている。 Stratified-NMF をマルチモーダルデータに適用するには、モード間の平坦化が必要であり、従ってテンソル内に暗黙的に含まれる幾何学的構造を失う。 この問題に対処するため,本手法をテキストおよび画像データ上に適用し,乗算更新ルールを開発することにより,Stratified-NMFをテンソル設定に拡張する。 Stratified-NTF は Stratified-NMF よりも低いメモリ要件で解釈可能なトピックを識別できる。 また,本手法の正規化版を導入し,その効果を画像データに示す。

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