Transcript 非負矩陣分解法介紹
非負矩陣分解法介紹 報告者:李建德 大綱 簡介 非負矩陣分解法 演算法步驟 NMF訓練-以圖像為例 2 簡介 Bell Laboratory的D.D. Lee與Massachusetts Institute of Technology的H.S. Seung所發展出來 找出表面事物中所隱藏的特徵 以局部特徵的方式去辨識物體 非負元素值的限制條件 3 非負矩陣分解法 非負矩陣表示法: [V ]nm [W ]nr [ H ]rm 其中參數r有(n+m)r<nm之限制 [V]為受測樣本群所組成的，其中m為受測樣本集合的樣本數，n為樣本特徵維度 [W]是由受測樣本的基底特徵所組成 [H]代表 [W]對應到[H]的特徵組合比例 4 演算法步驟 決定r值 [W]行向量 正規化 將訓練樣 本置入[V] 更新[W][H] [W][H]初 始化 MSE=0或 收斂則停止 疊代 5 演算法步驟 W更新: H更新: 6 NMF訓練-以圖像為例 145 94 224 105 213 156 145 94 224 105 213 156 213 94 103 213 94 103 7 NMF訓練-以圖像為例 灰階影像資料 8 NMF訓練-以圖像為例 NMF 9 NMF訓練-以圖像為例 某一樣本對應之 特徵參數 重建影像 NMF基底影像 原始影像 10 應用混音 單一通道混音分離之流程圖 11