Howtosignalprocessing
Jaka jest różnica między NMF i PCA?
Pokazuje, że NMF dzieli twarz na wiele cech, które można interpretować jako „nos”, „oczy” itp., Które można połączyć, aby odtworzyć oryginalny obraz. PCA zamiast tego daje „ogólne” twarze zamówione przez to, jak dobrze przechwytują oryginalny.
Do czego służy NMF?
Nieujemna ujemna czynnik macierzy (NMF) stała się szeroko stosowanym narzędziem do analizy danych o wysokiej wymiaru, ponieważ automatycznie wyodrębnia rzadkie i znaczące cechy z zestawu nieujemnych wektorów danych.
Co to jest NMF w NLP?
Modelowanie tematyczne oparte na czynnikach matrycowych (NMF) jest szeroko stosowane w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) w celu odkrycia ukrytych tematów krótkich dokumentów tekstowych. Zwykle szkolenie wysokiej jakości modelu tematu wymaga dużej ilości danych tekstowych.
Co to jest model NMF?
Nie wymagająca czynnik macierzy (NMF) jest techniką bez nadzoru, więc nie ma oznaczania tematów, w których model zostanie przeszkolony. Działa to, że NMF rozkłada (lub faktatyzuje) wektory o wysokości wymiarowej w reprezentację niższej wymiaru.
