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 阅读全文
posted @ 2020-03-16 20:14 一思索 阅读(488) 评论(0) 推荐(0)
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( 阅读全文
posted @ 2020-03-15 20:16 一思索 阅读(1011) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-03-15 19:50 一思索 阅读(595) 评论(0) 推荐(0)