NMF Regularization

1. Apakah perbezaan antara NMF dan PCA?
2. Apa yang digunakan oleh NMF?
3. Apa itu NMF di NLP?
4. Apakah model NMF?

Apakah perbezaan antara NMF dan PCA?

Ia menunjukkan bahawa NMF memisahkan wajah ke dalam beberapa ciri yang dapat diterjemahkan sebagai "hidung", "mata" dan lain -lain, yang anda boleh menggabungkan untuk mencipta imej asal. PCA sebaliknya memberi anda wajah "generik" yang diperintahkan dengan seberapa baik mereka menangkap yang asal.

Apa yang digunakan oleh NMF?

Pemfaktoran Matriks Nonnegatif (NMF) telah menjadi alat yang digunakan secara meluas untuk analisis data dimensi tinggi kerana ia secara automatik mengekstrak ciri -ciri jarang dan bermakna dari satu set vektor data nonnegatif.

Apa itu NMF di NLP?

Pemodelan topik berasaskan pemfaktoran matriks bukan negatif (NMF) digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mengungkap topik tersembunyi dokumen teks pendek. Biasanya, melatih model topik berkualiti tinggi memerlukan banyak data teks.

Apakah model NMF?

Pemfaktoran Matriks Tidak negatif (NMF) adalah teknik yang tidak diselia sehingga tidak ada label topik yang modelnya akan dilatih. Cara berfungsi ialah, NMF mengurai (atau memfailkan) vektor dimensi tinggi ke dalam perwakilan yang lebih rendah dimensi.