Abstrakt. Nonnegative Matrix Factorization (NMF) har fått stor uppmärksamhet på grund av sin psykologiska och fysiologiska tolkning av naturligt förekommande data vars representation kan vara delar baserade i den mänskliga hjärnan. Men när märkta och omärkta bilder provtas från olika distributioner, kan de kvantifieras till olika bas vektorutrymme och representeras i olika kodning vektorutrymme, vilket kan leda till låg representation trohet. I detta dokument undersöker vi hur man kan utvidga NMF till korsdomänscenario. Vi uppnår detta mål genom TNMF -en ny halvövervakad metod för överföringslärande. Vi strävar specifikt efter att minimera distributionsskillnaderna mellan märkta och omärkta bilder och införliva detta kriterium i NMF:s objektiva funktion för att skapa nya robusta representationer. Experiment visar att TNMF överträffar toppmoderna metoder på verkliga datauppsättningar.
Överför Nonnegative Matrix Factorization (TNMF) i REF minimerar distributionsskillnaden mellan märkta och omärkta bilder och införlivar detta kriterium i NMF:s objektiva funktion för att konstruera nya robusta representationer.
Transfer Nonnegative Matrix Factorization for Image Representation
{'venue': 'MMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}