Abstrakt. Matrix factorization ligger till grund för en stor variation av datorseende applikationer. Det är ett särskilt utmanande problem för storskaliga tillämpningar och när det finns avvikelser och uppgifter som saknas. I detta dokument föreslår vi en ny probabilistisk modell kallad Probabilistic Robust Matrix Factorization (PRMF) för att lösa detta problem. I synnerhet är PRMF formuleras med en Laplace fel och en Gaussian tidigare som motsvarar en l1 förlust respektive en l2 regularizer, respektive. För modellinlärning utformar vi en parallelliserbara förväntan-maximization-algoritm (EM) som potentiellt kan tillämpas på storskaliga tillämpningar. Vi föreslår också en online förlängning av algoritmen för sekventiella data för att erbjuda ytterligare skalbarhet. Experiment som utförs på både syntetiska data och vissa praktiska datorseende applikationer visar att PRMF är jämförbart med andra toppmoderna robusta matris factorization metoder i termer av noggrannhet och överträffar dem särskilt för stora datamatriser.
Wang m.fl. REF föreslog en probabilistisk robust matris factorization som formulerade den glesa komponenten med en Laplace tidigare och de två matriser för den lågrankade komponenten med en Gaussian tidigare.
A Probabilistic Approach to Robust Matrix Factorization
{'venue': 'ECCV (7)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}