Vi presenterar en allmän metod för att inkludera förkunskaper i en icke-negativ matris factorization (NMF), baserat på Gaussian process priors. Vi antar att de icke-negativa faktorerna i NMF är kopplade genom en strikt ökande funktion till en underliggande Gaussian process som specificeras av dess kovariansfunktion. Detta gör att vi kan hitta NMF nedbrytningar som överensstämmer med vår förkunskap om fördelningen av faktorerna, såsom gleshet, smidighet och symmetrier. Metoden demonstreras med ett exempel från kemisk förändring hjärnavbildning.
I REF presenterades en metod baserad på Gaussian process priors för nonnegative matris factorization.
Nonnegative Matrix Factorization with Gaussian Process Priors
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}