Howtosignalprocessing
Apa perbedaan antara NMF dan PCA?
Ini menunjukkan bahwa NMF membagi wajah menjadi sejumlah fitur yang dapat ditafsirkan sebagai "hidung", "mata" dll, yang dapat Anda kombinasi untuk membuat ulang gambar asli. PCA sebagai gantinya memberi Anda wajah "generik" yang dipesan oleh seberapa baik mereka menangkap yang asli.
Untuk apa NMF digunakan?
Faktorisasi matriks nonnegatif (NMF) telah menjadi alat yang banyak digunakan untuk analisis data dimensi tinggi karena secara otomatis mengekstraksi fitur yang jarang dan bermakna dari satu set vektor data nonnegatif.
Apa itu NMF di NLP?
Pemodelan topik berbasis matriks non-negatif (NMF) banyak digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengungkap topik tersembunyi dari dokumen teks pendek. Biasanya, melatih model topik berkualitas tinggi membutuhkan sejumlah besar data tekstual.
Apa itu model NMF?
Faktorisasi matriks non-negatif (NMF) adalah teknik yang tidak diawasi sehingga tidak ada pelabelan topik yang akan dilatih model. Cara kerjanya adalah, NMF menguraikan (atau membuat faktor) vektor dimensi tinggi menjadi representasi dimensi yang lebih rendah.
