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修竹依米木蟲 (小有名氣)
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[交流]
NMF分解
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請(qǐng)教： 哪位對(duì)非負(fù)矩陣分解（NMF）比較有興趣？想探討一下其初始化問題 |
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修竹依米
木蟲 (小有名氣)
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- 專業(yè): 計(jì)算數(shù)學(xué)與科學(xué)工程計(jì)算
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雜志《Nature》于1999年刊登了D.D.Lee和H.S.Seung對(duì)非負(fù)矩陣研究的成果。該文提出了非負(fù)矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法:將非負(fù)矩陣V分解為基矩陣W和編碼矩陣H的近似乘積，W H都是非負(fù)矩陣。NMF具有實(shí)現(xiàn)上的簡(jiǎn)便性、分解形式和分解結(jié)果上的可解釋性，以及占用存儲(chǔ)空間少等諸多優(yōu)點(diǎn)。為此得到應(yīng)用各界的大量使用：應(yīng)用到文本分析與聚類、數(shù)字水印、人臉檢測(cè)與識(shí)別、圖像檢索、圖像復(fù)原、語言建模、聲源分類、音樂信號(hào)分析與樂器識(shí)別、盲信號(hào)分離、網(wǎng)絡(luò)安全、基因及細(xì)胞分析等的研究中。 但NMF在應(yīng)用的過程中它還存在問題：如:收斂速度較慢問題，分解結(jié)果不唯一導(dǎo)致全局最小點(diǎn)很難找到問題以及零值問題等，這有待于進(jìn)一步研究和解決.國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)如下： (1)具有高效的算法是NMF被大量應(yīng)用的前提.因此，如何構(gòu)造高效的NMF算法是進(jìn)行有關(guān)深人研究的基礎(chǔ)問題. (2) NMF算法的評(píng)價(jià)和比較準(zhǔn)則(評(píng)價(jià)比較原則和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù))的建立問題.現(xiàn)在越來越多的NMF算法已被提出，如何客觀界定一個(gè)算法的優(yōu)劣已顯非常必要. (3)非負(fù)矩陣分解相關(guān)性質(zhì)的研究，如:存在性、唯一性、收斂性以及收斂速度等問題. (4)研究如何進(jìn)行NMF的合理初始化問題、如何克服NMF的零值問題等. (5)其他形式的非負(fù)矩陣分解算法的研究問題.如:非負(fù)整數(shù)矩陣分解形式、分解結(jié)果為兩個(gè)非負(fù)矩陣的和的形式等. (6)研究NMF在圖像存儲(chǔ)上的應(yīng)用問題。 等等 本人曾嘗試就幾種不同的初始化方法進(jìn)行了一些嘗試 想尋找同仁就該問題進(jìn)行交流。 |
2樓2014-11-04 11:05:42
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