คำถามติดแท็ก nnmf

ได้รับเมทริกซ์ , ไม่ใช่เชิงลบเมทริกซ์ตัวประกอบ (NMF) พบว่าทั้งสองเมทริกซ์ที่ไม่ใช่เชิงลบและ ( คือทุกองค์ประกอบ ) เพื่อเป็นตัวแทนของเมทริกซ์ที่สลายตัวเมื่อ:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, ตัวอย่างเช่นโดยการกำหนดว่าไม่ใช่ - ลบและลดข้อผิดพลาดในการสร้างใหม่WW\mathbf WHH\mathbf H∥V−WH∥2.‖V−WH‖2.\|\mathbf V-\mathbf W\mathbf H\|^2. มีวิธีปฏิบัติทั่วไปในการประมาณค่าkkkใน NMF หรือไม่ ตัวอย่างเช่นจะใช้การตรวจสอบความถูกต้องไขว้เพื่อจุดประสงค์นั้นได้อย่างไร

16 cross-validation  unsupervised-learning  latent-variable  matrix-decomposition  nnmf 

ในระบบแนะนำที่ทันสมัยทั้งหมดที่ฉันได้เห็นว่าต้องอาศัยการแยกตัวประกอบแบบเมทริกซ์การแยกตัวประกอบแบบเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบจะดำเนินการกับเมทริกซ์ภาพยนตร์ผู้ใช้ ฉันสามารถเข้าใจได้ว่าทำไมการไม่ปฏิเสธมีความสำคัญต่อการตีความและ / หรือถ้าคุณต้องการปัจจัยที่กระจัดกระจาย แต่ถ้าคุณสนใจเฉพาะการคาดการณ์เท่านั้นเช่นในการแข่งขันชิงรางวัล netflix ทำไมต้องกำหนดข้อ จำกัด ที่ไม่ปฏิเสธ ดูเหมือนว่าจะเลวร้ายยิ่งกว่าการอนุญาตให้มีค่าลบในการแยกตัวประกอบของคุณ กระดาษนี้เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่อ้างถึงอย่างสูงของการใช้ตัวประกอบเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบในการกรองร่วมกัน

11 recommender-system  svd  matrix-decomposition  nnmf