其实如果xixi看作是概率密度,这个就是熵的表达式啊,也就是这里函数调用熵的形式。此时,Bregman距离对应的就是Kullback-Leibler散度,也叫信息散度、信息增益、相对熵、I散度。 从而可以得到: 对号入座,同样可以得出准则函数: 这样一来,KL散度的实际意义就比较明显了:它表达了不同信息熵一阶Taylor的近似,如果细究,
内容提示: 检测、 通信、 机器视觉与图像识别技术K L 散度下的非负矩阵分解N onnegativeMatrixFactorizationbasedonKL ・- divergence蒋霈霉湖北大田化工股份有限公司4 3400 1摘要: 非负矩阵分解是分离相关源信号的最有力工具之一。 本文提出了基于K L 散度的最小体积约束非负矩阵分解算法。 文中分析了非负矩阵...
分类号:密级:学校代码:学号:逢掌师藏大学10165201110839硕士学位论文图限制下KL散度非负矩阵分解作者姓名:***业:王印应用数学研究方向:模式识..
( 杭州电子科技大学通信工程学院, 浙江 杭州 31 0018) 摘要: 利用 KL 散度衡量增量非负矩阵分解效果 , 提高非负矩阵分解性能; 施加行列式、 稀疏性和相 关性等约束条件 , 保证盲源信号分离 的唯一性和性能; 采用 自然梯度下降法并选择合适的学习速 率 , 得到源分离算法, 该算法利用前一次分离结果和现在的...
KL散度下的非负矩阵分解 蒋霈霖 - 中国自动化学会中南六省 - 2010 - 被引量: 0 KL散度下的非负矩阵分解 蒋霈霖,湖北大田化工股份有限公司 - 2012 - 被引量: 0 基于加权式鉴别性稀疏约束非负矩阵分解的人脸识别方法 同鸣,李海龙,郭锦玉 - 2018 - 被引量...
非负矩阵分解(1):准则函数及KL散度 作者:桂。 时间:2017-04-06 12:29:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)的方法求解,经常见到别人提...