非負行列に対する非負低ランク行列近似【JST・京大機械翻訳】

Song Guang-Jing; Ng Michael Kwok-Po

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218166068657 整理番号：22P0093053

非負行列に対する非負低ランク行列近似【JST・京大機械翻訳】

Nonnegative Low Rank Matrix Approximation for Nonnegative Matrices

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発行年： 2019年12月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,非負行列のための非負低ランク行列(NLRM)近似を計算するための新しいアルゴリズムについて述べた。本アプローチは,古典的非負行列因数分解(NMF)と完全に異なり,25年以上にわたって研究されてきた。与えられた非負行列に対して,通常のNMF手法は,それらの製品と与えられた非負行列間の距離ができるだけ小さいような2つの非負低ランク行列を決定することである。しかし,提案したNLRMアプローチは,そのような行列と与えられた非負行列間の距離ができるだけ小さいような非負低ランク行列を決定する事である。2つの利点があった。(i)提案したNLRM法による最小距離はNMF法よりも小さく,提案したNLRM法はより良い低ランク行列近似を得ることができることを意味する。(ii)著者らの低ランク行列は,重要な特異基底ベクトルを同定するのに使用できる特異値に基づく重要な指数を提供する,行列特異値分解を自動的に許容し,一方,この情報は古典的NMFでは得られない。提案したNLRM近似アルゴリズムを,低ランク行列多様体と非負性特性に関する交互射影を用いて誘導した。実験結果を提示し,NMF法と比較して,提案したNLRM法の上記の利点を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 人工知能 , 音響信号処理 , 数値計算 , パターン認識

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