Howtosignalprocessing
- Quelle est la différence entre NMF et PCA?
- À quoi sert NMF?
- Qu'est-ce que NMF dans NLP?
- Qu'est-ce qu'un modèle NMF?
Quelle est la différence entre NMF et PCA?
Il montre que NMF divise un visage dans un certain nombre de fonctionnalités que l'on pourrait interpréter comme "nez", "yeux", etc., que vous pouvez combiner pour recréer l'image d'origine. PCA vous donne plutôt des visages "génériques" commandés par la façon dont ils capturent l'original.
À quoi sert NMF?
La factorisation de matrice non négative (NMF) est devenue un outil largement utilisé pour l'analyse de données de grande dimension car elle extrait automatiquement des caractéristiques clairsemées et significatives d'un ensemble de vecteurs de données non négatifs.
Qu'est-ce que NMF dans NLP?
La modélisation de sujets basée sur la factorisation de la matrice non négative (NMF) est largement utilisée dans le traitement du langage naturel (NLP) pour découvrir des sujets cachés de documents texte courts. Habituellement, la formation d'un modèle de sujet de haute qualité nécessite une grande quantité de données textuelles.
Qu'est-ce qu'un modèle NMF?
La factorisation matricielle non négative (NMF) est une technique non supervisée, il n'y a donc pas d'étiquetage des sujets sur lesquels le modèle sera formé. La façon dont cela fonctionne est que le NMF décompose (ou factorie).
