二维卷积 $\beta$-NMF 的精确乘法更新
机器学习
2024-09-13 v1 数据结构与算法
机器学习
摘要
在本文中，我们将 -CNMF 扩展到二维，并推导其因子的精确乘法更新。新的更新推广并修正了 Schmidt 和 M{\o}rup 先前提出的非负矩阵因子反卷积。我们通过仿真表明，这些更新在均值和标准差意义上导致 -散度单调下降，并且相应的收敛曲线在最常见的 取值范围内是一致的。
引用
@article{arxiv.1811.01661,
title = {Exact multiplicative updates for convolutional $\beta$-NMF in 2D},
author = {Pedro J. Villasana T. and Stanislaw Gorlow},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01661},
year = {2024}
}