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非负矩阵分解:模型、算法和应用 被引量：4
1
作者 章祥荪 张忠元 《重庆师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1-8,共8页
近年来,非负矩阵分解模型已经成为数据挖掘领域中最成功的模型之一。该模型能够自动从一组高维向量中提取隐含模式,从而被广泛应用于降维、无监督学习(图像处理、聚类和双聚类等)和预测当中。本文将从它的发展历史、数学表达形式、算法... 近年来,非负矩阵分解模型已经成为数据挖掘领域中最成功的模型之一。该模型能够自动从一组高维向量中提取隐含模式,从而被广泛应用于降维、无监督学习(图像处理、聚类和双聚类等)和预测当中。本文将从它的发展历史、数学表达形式、算法和热点应用等几个层面对非负矩阵分解模型进行综述。简言之,该模型具有较好的可解释性,模型简单,易于理解操作,可拓展性强,该模型和无监督学习领域中其它被广泛采用的模型关系紧密,且有广泛的应用空间,数值表现优异。同时作为一项新兴技术,该模型亦有许多有趣的问题值得进一步深入研究。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 乘性迭代算法 K-MEANS 潜在语义分析 图像处理 数据聚类 社团结构探测
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非负矩阵分解的快速收敛算法
2
作者 王桂荣 林海鹏 靳庆贵 《黑龙江科技学院学报》 CAS 2013年第6期561-566,共6页
为提高非负矩阵分解的收敛速度,在Lee和Seung的倍乘更新算法及改进ILSMUEUC算法的基础上,通过调整运算顺序,限制不必要的更新方法,提出加速IILSMU-EUC算法。IILSMU-EUC算法是从计算量和内部迭代分析中,对运算耗费量大的矩阵提出限制更... 为提高非负矩阵分解的收敛速度,在Lee和Seung的倍乘更新算法及改进ILSMUEUC算法的基础上,通过调整运算顺序,限制不必要的更新方法,提出加速IILSMU-EUC算法。IILSMU-EUC算法是从计算量和内部迭代分析中,对运算耗费量大的矩阵提出限制更新方法,即调整计算顺序,按步骤顺序执行,能够减少计算量及不必要的上百万次的更新。实验结果表明:与原倍乘更新MU算法、梯度映射算法和分层交替最小二乘算法比较,IILSMU-EUC算法误差小、快速收敛性强、提取特征明显,从而验证了改进算法的有效性、稳定性和高效性。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 倍乘算法 快速收敛
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基于非负矩阵分解的欠定卷积盲源分离方法 被引量：2
3
作者 闵苏 刘庆华 《桂林电子科技大学学报》 2013年第1期1-3,13,共4页
针对音频信号欠定卷积混合模型的盲源分离求解问题,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的盲源分离方法。该方法以板仓-斋藤(Itakura-Saito)散度和的最大值为目标函数,利用高斯分量表示源信号的短时傅里叶变换(STFT),使用乘积更新算法估计频... 针对音频信号欠定卷积混合模型的盲源分离求解问题,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的盲源分离方法。该方法以板仓-斋藤(Itakura-Saito)散度和的最大值为目标函数,利用高斯分量表示源信号的短时傅里叶变换(STFT),使用乘积更新算法估计频域内的源信号,以提高其估计的准确度。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 欠定卷积 非负矩阵分解 乘积更新算法
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面向语音分离的深层转导式非负矩阵分解并行算法
4
作者 李雨蓉 刘杰 +2 位作者 刘亚林 龚春叶 王勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期49-55,共7页
非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算... 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)能保存语音信号的非负特征,是用于语音分离的重要方法,但该方法存在数据运算复杂、计算量太大的问题,需要研究能减少计算时间的并行计算方法。针对语音分离预训练及分离过程的计算问题,文中提出深层转导式非负矩阵分解并行算法,综合考虑迭代更新过程的数据关联性,设计了一种任务间和任务内多级并行算法。该并行算法在任务级将分解训练语音得到对应基矩阵的过程作为两个独立的任务进行并行计算;在任务内部进程级把矩阵按行列划分,主进程把矩阵块分发到从进程,从进程接收当前矩阵块并计算结果矩阵子块,然后将当前进程矩阵块发送到下一进程,实现第二个矩阵中每一个矩阵块在所有进程的遍历,并计算结果矩阵对应子块的乘积,最后由主进程收集从进程数据块;在线程级子矩阵乘法运算的过程中,采取生成多线程,通过共享内存交换数据计算子矩阵块的加速策略。该算法为首个实现深层转导式非负矩阵分解的并行算法。在天河二号平台上的测试结果表明,在分离多说话人混合语音信号时,相比串行程序,所提出的并行算法能在不改变分离效果的前提下,使得预训练过程中使用64个进程的加速比为18,分离过程使用64个进程的对应加速比为24。相较于串行及MPI模型分离,混合模型分离时间大大缩短,从而证明了设计的并行算法可有效提高语音分离的效率。 展开更多
关键词 深层转导式非负矩阵分解并行算法 乘性迭代更新规则加速算法 消息传递接口 共享存储并行编程 语音分离
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