Icke-negativ matris factorization (NMF) kan formuleras som en minimering problem med bundna begränsningar. Även om limiterad optimering har studerats i stor utsträckning i både teori och praktik, hittills ingen studie har formellt tillämpat sina tekniker på NMF. I denna bokstav föreslår vi två projicerade gradientmetoder för NMF, vilka båda uppvisar starka optimeringsegenskaper. Vi diskuterar effektiva implementeringar och visar att en av de föreslagna metoderna konvergerar snabbare än den populära multiplikativa uppdateringsmetoden. En enkel Matlab kod finns också.
Lin REF visar att projicerad gradientmetoden konvergerar snabbare än den populära multiplikativa uppdateringsalgoritmen.
Projected Gradient Methods for Nonnegative Matrix Factorization
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}