Suggestions De Correction Du Noyau NMF

Dans ce genre de guide, nous décrirons quelques causes tout à fait possibles que kernel-nmf pourrait très probablement générer et après cela, nous fournirons probablement quelques solutions possibles qu’un individu peut essayer de se débarrasser de ce problème.

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    [Soumis faisant référence au 16 juillet de cette année (version 1), dernière révision le 27 mars 2016 (cette version, version 2)]

    Résumé : La factorisation matricielle non négative (NMF) est largement utilisée dans la visualisation de signaux.Traitement et addition liés à la bioinformatique, séparation aveugle des moyens etRapport sur l’imagerie hyperspectrale en télédétectionTravailler avec le composant NMF non linéaire. À l’intérieur de la façon dont le noyau de la plate-forme de la machineLa littérature proposée derrière le modèle ne le permet pas.La représentation des matrices de factorisation, qui est toujours habituellement I EstDe l’archétype réel du fléau. Dans cet article, nous spécifions le nouveau modèle réel basé sur un noyau réel adapté àUn NMF qui souffre vraiment de problèmes de pré-imagerie a été étudiéEvaluation en termes utilisant des matrices de factorisation directement dans le nouvel espace de connaissance.Les deux différentes fonctions du noyau déterminent des schémas d’algorithmes itératifs distincts :concept de mise à jour additive basé sur l’astuce de descente de gradient de confiance et le nouveau multiplicatifRègle de renouvellement dans le même sens que dans la formule de Lee et Son. Dansstructure proposée, vous développez différentes extensions pour répondre à ces contraintes,y compris les politiques économiques, structurelles et spatiales avec APénalité de changement total pour l’efficacité du concept proposéa démontré souffrir du problème de l’utilisation de la séparation hyperspectraleDes images connues, des images réelles et donc des résultats finaux utilisant des techniques de pointe.

    Historique des soumissions

    De : Paul Honeyne E-mail] [afficher
    [v1] Mercredi 16 juillet de cette année a., 18:46:41 (618 kb utc)
    [v2]Dimanche 29 mars 2016 20:44:42 UTC (547 Ko)

    Résumé

    Dans cet article, nous allons loin cette factorisation matricielle originale non négative (NMF) spécifiquement au noyau NMF (KNMF) . Les avantages associés à KNMF minimum NMF sont les suivants : 1) cette seule situation peut extraire des utilisations utiles supplémentaires à partir des données d’entrée à l’aide de mappages non linéaires variables induits par un noyau spécifique ; 2) qui peut manipuler les données comment seules les relations de travail ou (différences tout en similitude) entre les objets sont connues ; 3) L’historique peut-il gérer les taux négatifs avec certaines fonctions spécifiques au noyau (comme Gaussian) ? Par conséquent, KNMF est plus général que NMF. Pour améliorer encore les performances sexuelles KNMF, nous proposons également SpKNMF, qui utilise les sous-modèles KNMF sur la plupart des connaissances d’entrée. L’efficacité des techniques proposées a été confirmée par des recherches approfondies avec la base de données UCI et les ensembles de données de visage FERET. peut p>

    Aperçu

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