2009 BayesNMF

Bayesian Inference for Nonnegative Matrix Factorisation Models

Ali Taylan Cemgil

Open Access, Wiley

観測値と事前コンポーネントからなる階層的生成モデルを用いて、統計的枠組みでカルバック・ライブラー (KL) 誤差尺度を用いた非負値行列因子分解 (NMF) について説明します。事前を省略すると、特別なケースとして標準 KL-NMF アルゴリズムが使用され、期待値最大化 (EM) アルゴリズムによって最大尤度パラメータ推定が実行されます。この観点から、変分ベイズまたはモンテカルロによる完全なベイズ推論を開発します。この構成では共役性が維持され、単調収束や簡単な実装など、標準 NMF の魅力的な機能を維持しながら、より強力なモデルを開発できます。モデル順序の選択と画像再構成に関するアプローチを示します。