Non-negative Matrix Factorization（非負値行列因子分解） - あらびき日記この記事は abicky.net の NMF: Non-negative Matrix Factorization（非負値行列因子分解） に移行しました
non-Negative Matrix Factorization (NMF) - naoyaのはてなダイアリー
以前に Latent Semantic Indexing (LSI) や HITS 絡みで SVD や主成分分析について少し書きました。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090212/latent_semantic_indexing http://d.hatena.ne.jp/naoya/20090301/hits LSI では SVD を使って単語文書行列を分解し、低階数近似を行います。これにより、似たような次元をまとめたりといった効果が得られるのでした。自分の考察では HITS も同様のことを行っているという認識でした。 さて、集合知プログラミングを読んでいたら、第10章で "non-Negative Matrix Factorization" (非負値行列因子分解, 以下NMF) という手法が出てきました。NMF も SVD や主成分分析に同じく行列を分解
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,
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もしもこの世から「残業」が完全になくなったら ３年ぐらい前に読んだ本を思い出した。 １９８０−９０年代の話ですが、残業について、 「時間外・休日労働の弾力的運用が我が国の労使慣行の下で雇用維持の機能をはたしている」（１９８５年労働基準法研究会報告）とか、「我が国の労働慣行の実情に合うような上限設定が可能かどうか定かでない」（１９９２年同報告）と、雇用維持の為のコストとして恒常的な長時間労働を是認する考え方が主流でした。 需要の低下に応じて、生産水準を下げなくてはならなくなっても、バッファがあるから解雇せずに大丈夫でしょ、という。。。 まぁ、 ところが、その後、労働法政策が内部労働市場の雇用維持から外部労働市場における移動促進に徐々にシフトしていったにもかかわらず、この長時間労働哲学には疑問が呈されないまま２１世紀に至っているのです。 と著者は問題視しているわけだけど。 話変わって、最近友人
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