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2020年3月16日
Stochastic variance reduced multiplicative update for nonnegative matrix factorization
摘要: 非负矩阵分解(NMF)已在许多技术领域中流行。 NMF将两个非负矩阵W和H的乘积近似为一个非负矩阵V。V的非负性使我们能够很好地解释获得的矩阵W和H的含义。 这种解释在机器学习和信号处理(例如文本挖掘,图像处理和数据聚类)中产生了广泛的应用。 由于MU规则伴随着缓慢收敛,随机梯度下降(SGD)[13
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posted @ 2020-03-16 20:14 一思索
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2020年3月15日
论文 数据集总结
摘要: 1、Yale人脸库(美国):耶鲁大学,15人,每人11张照片,主要包括光照条件的变化,表情的变化等。 2、ORL人脸库(英国):剑桥大学,40人,每人10张照片,包括表情变化,微小姿态变化,20%以内的尺度变化 3、CMU PIE人脸库(美国):卡耐基梅隆大学,所谓PIE就是姿态(POSE),光照(
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posted @ 2020-03-15 20:16 一思索
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论文阅读 总结 复习
摘要: Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for Data Representation 从几何角度来看, 数据通常是从嵌入在高维环境空间中的低维流形采样的。然后, 人们希望找到一个紧凑的表示, 它揭示了隐藏的语义, 同时尊重了内在的几何结
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posted @ 2020-03-15 19:50 一思索
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