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Sugestões De Correção Principal Do NMF

Sean Doyle

Neste guia, provavelmente descreveremos algumas causas possíveis que seu kernel-nmf pode gerar e, imediatamente após isso, forneceremos algumas soluções apropriadas que você pode tentar se livrar desse problema.

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    [Enviado em 16 de julho deste ano por sua vez (versão 1), revisado pela última vez em relação a 27 de março de 2016 (esta versão, tipo 2)]

    Resumo: A fatoração matricial não negativa (NMF) também é amplamente utilizada na visualização de código de programas.Processamento e adição de bioinformática, separação cega de fontes eRelatório sobre Imagem Hiperespectral em Sensoriamento Remoto Um grande evento surge quandoTrabalhando com o componente NMF não linear. Dentro do núcleo da estrutura da máquinaA literatura proposta no modelo não permite isso.A representação em matrizes de fatoração, que geralmente é I éDe todo arquétipo de maldição real. Nesta história, especificamos uma nova base de modelo em um kernel adaptado paraUm NMF que não sofre de diferentes problemas de pré-imagem está sendo estudadoAvaliação quando termos de matrizes de fatoração diretamente usando o novo espaço de entrada.As duas funções de kernel múltiplas descrevem esquemas de programas iterativos separados:regra de atualização aditiva com base no esquema de descida de gradiente de autoconfiança e todos os novos multiplicativosRegra de renovação no mesmo sentido em comparação com o protocolo Lee and Son. Dentro deestrutura proposta, desenvolvemos várias adições para atender às restrições,incluindo economia, formatação e regulação espacial com APenalidade de diferença total para a eficácia do nosso conceito propostodemonstrado com o problema criado usando a separação hiperespectralImagens conhecidas, visão real e, portanto, resultados com técnicas de última geração.

    Histórico de envio

    De: E-mail de Paul Honeyne] [mostrar
    [v1] Quarta-feira, 16 de julho de 2014 y., 18:46:41 (618 kilobytes utc)
    [v2]Domingo, 29 de março de 2016 20:44:42 UTC (547 KB)

    Resumo

    Neste artigo incrível, estendemos essa fatoração de matriz principal não negativa (NMF) diretamente para o kernel NMF específico (KNMF ). As vantagens comparáveis ​​com KNMF sobre NMF são as seguintes: 1) esta situação pode extrair recursos úteis adicionais dos dados de revisões usando vários mapeamentos não lineares criados pelo kernel; 2) quem poderia muito bem manipular dados onde só são conhecidas relações familiares de trabalho ou (diferenças de similaridade) entre pontos; 3) O histórico pode manter valores negativos com algumas funções personalizadas do kernel (como Gaussian)? Portanto, KNMF realmente mais geral que NMF. Além disso, para melhorar o desempenho do KNMF, também propomos o SpKNMF, que executa submodelos KNMF sobre a maioria dos dados de entrada. A eficácia junto com os algoritmos propostos foi validada por extensos experimentos com o banco de dados UCI e conjuntos de dados de face FERET. vão p>

    Visualização

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