lucille 開発日記: non-Negative Matrix Factorization

non-Negative Matrix Factorization 今年の SIGGRAPH 2004 の論文、Efficient BRDF Importance Sampling Using A Factored Representation では、データを圧縮、インポータンスサンプルしやすいように、二次元の行列を 2 つのより要素数の少ない二次元の行列の積に分解( Y = GF のように、 たとえば 4x4 行列を、 4x1 と 1x4 の 2 つの行列に分解 ) しているのですが、このとき非負値行列分解(non-negative matrix factorization, NMF)と呼ばれる手法を用いています。 NMF は、名前の通り負値の要素のない行列を、分解後の行列もまた負値の要素を持たないようする手法です。特異値分解(singular value decomposition,

[hiromark]

"通り負値の要素のない行列を、分解後の行列もまた負値の要素を持たないようする手法です" (サンプルコードあり)