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    該商品所屬分類:工業技術 -> 一般工業技術
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    595-862
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    【作者】 管乃洋 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  一般工業技術 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121447716
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    包裝:平塑
    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121447716

    作者:管乃洋
    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2023年01月 


        
        
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    內容簡介
    本書從算法框架入手,建立繫列非負矩陣分解模型的抽像數學模型,即非負塊配準模型,從統一的角度分析現有的非負矩陣分解模型,並用以開發新的非負矩陣分解模型。根據非負塊配準模型的分析,本書提出非負判別局部塊配準模型,克服了經典非負矩陣分解模型的缺點,提高了非負矩陣分解模型的分類性能。為了克服經典非負矩陣分解的優化算法收斂速度慢的缺點,本書提出在線搜索中利用牛頓法快速搜索步長,提出非負塊配準的快速梯度下降算法。為了克服經典非負小二乘問題的求解算法的缺點,本書利用梯度法在無需線搜索的情況下以二階收斂速度求解非負小二乘問題,提出非負矩陣分解的高效求解算法。在此基礎上提出非負矩陣分解的高效求解算法,並開發非負塊配準的梯度法。為了克服經典優化算法應用於流數據處理時計算開銷過大的缺點,本書提出非負矩陣分解在線優化算法,利用魯棒隨機近似算法更新基矩陣,提出在線算法,提高在線優化算法的魯棒性。本書結合非負矩陣分解的低秩表示特性和殘差矩陣的稀疏特性,指出曼哈頓非負矩陣分解模型可以有效地抑制數據中的噪音和野值,並指出其與低秩和稀疏矩陣分解模型的等價關繫。本書提出高效優化算法求解模型,即秩一殘差迭代算法和加速梯度下降算法,前者將模型求解問題分解成若干加權中值問題並用快速算法求解,後者將模型求解問題分解成若干非負小一乘問題並用平滑技術將其目標函數近似為可微函數,然後利用梯度法進行求解。
    作者簡介
    目錄
    目 錄
    第1章 緒論001
    1.1 本書研究背景及意義001
    1.2 國內外研究現狀006
    1.2.1 非負矩陣分解發展歷史006
    1.2.2 國內外研究機構008
    1.2.3 非負數據降維研究現狀009
    1.3 本書主要工作012
    1.4 本書組織結構014
    第2章 非負矩陣分解基礎016
    2.1非負矩陣分解模型016
    2.1.1相似性度量017
    2.1.2先驗信息024
    2.1.3擴展模型032目 錄

    第1章 緒論001

    1.1 本書研究背景及意義001

    1.2 國內外研究現狀006

    1.2.1 非負矩陣分解發展歷史006

    1.2.2 國內外研究機構008

    1.2.3 非負數據降維研究現狀009

    1.3 本書主要工作012

    1.4 本書組織結構014

    第2章 非負矩陣分解基礎016

    2.1非負矩陣分解模型016

    2.1.1相似性度量017

    2.1.2先驗信息024

    2.1.3擴展模型032

    2.2 非負矩陣分解理論問題035

    2.2.1 數據表示特性035

    2.2.2 維數選擇036

    2.2.3 非負矩陣分解與聚類分析算法的等價關繫038

    2.3優化算法040

    2.3.1初始化方法040

    2.3.2不精確塊迭代方法041

    2.3.3 精確塊迭代方法045

    2.3.4隨機規劃方法048

    2.3.5 多層分解方法048

    2.3.6 在線優化算法049

    2.3.7並行與分布式算法050

    2.4 應用領域052

    2.4.1 數據挖掘052

    2.4.2 模式識別054

    2.5 本章小結與討論055

    第3章 非負塊配準框架057

    3.1 引言057

    3.1.1 局部優化060

    3.1.2全局配準060

    3.2 非負塊配準框架061

    3.2.1 基於KL距離的NPAF063

    3.2.2 基於歐幾裡得距離的NPAF070

    3.2.3 計算復雜性分析076

    3.2.4 非負數據降維算法框架比較076

    3.3 非負數據降維算法的分析077

    3.3.1 非負矩陣分解078

    3.3.2 局部非負矩陣分解078

    3.3.3 判別非負矩陣分解080

    3.3.4 圖罰分非負矩陣分解081

    3.4 非負塊配準框架派生模型實例082

    3.4.1 非負PCA模型082

    3.4.2 非負LLE模型083

    3.4.3 非負LTSA模型084

    3.5 本章小結與討論085

    第4章 非負判別局部塊配準模型087

    4.1 引言087

    4.2 模型定義089

    4.2.1 數學描述090

    4.2.2 兩類NDLA模型092

    4.2.3 流形學習角度的解釋093

    4.3 改進NDLA模型094

    4.4 模型求解算法095

    4.4.1 乘法更新規則095

    4.4.2 計算復雜性098

    4.5 試驗結果098

    4.5.1 人臉識別098

    4.5.2 手寫體識別103

    4.5.3 局部特征提取105

    4.5.4 結果分析107

    4.6 本章小結與討論109

    第5章 非負塊配準框架快速梯度下降算法111

    5.1引言111

    5.2改進乘法更新規則113

    5.3快速梯度下降算法118

    5.3.1單步長快速線搜索119

    5.3.2多步長快速線搜索122

    5.3.3平衡多步長快速線搜索128

    5.4基於歐幾裡得距離的NPAF優化131

    5.4.1NPAFE快速梯度下降算法131

    5.4.2NPAFE投影梯度下降算法137

    5.4.3計算復雜性分析138

    5.5非負塊配準框架派生模型優化139

    5.6數值試驗139

    5.6.1單步長快速梯度下降算法140

    5.6.2多步長快速梯度下降算法143

    5.7本章小結與討論146

    第6章 非負矩陣分解梯度下降算法147

    6.1 引言147

    6.1.1 非負矩陣分解優化算法研究現狀150

    6.1.2梯度下降算法154

    6.2 非負矩陣分解梯度下降算法155

    6.2.1非負小二乘優化算法156

    6.2.2 非負矩陣分解優化算法164

    6.2.3擴展模型優化算法166

    6.3 非負塊配準梯度下降算法168

    6.3.1 派生模型優化算法171

    6.4 試驗結果172

    6.4.1 非負矩陣分解優化172

    6.4.2 圖正則非負矩陣分解優化182

    6.5 本章小結與討論183

    第7章 非負矩陣分解在線優化算法185

    7.1 引言185

    7.1.1 在線非負矩陣分解研究現狀186

    7.1.2 INMF-VC算法189

    7.1.3 OMF-DA算法190

    7.1.4 魯棒隨機近似算法191

    7.2 基於RSA的在線非負矩陣分解算法193

    7.2.1 緩衝池策略197

    7.2.2 計算復雜性199

    7.2.3 收斂性分析199

    7.3 非負矩陣分解擴展模型的在線優化203

    7.3.1 滑動窗口更新擴展204

    7.3.2 距離度量擴展204

    7.3.3 稀疏約束擴展205

    7.3.4 平滑約束擴展206

    7.3.5 盒約束擴展206

    7.4 數值試驗207

    7.4.1 在線非負矩陣分解效率比較208

    7.4.2 人臉識別215

    7.5 本章小結與討論217

    第8章 非負矩陣分解典型應用實例218

    8.1引言218

    8.2模式識別219

    8.2.1人臉識別220

    8.3數據挖掘229

    8.3.1文本聚類230

    8.4信息檢索234

    8.4.1圖像標注234

    8.5本章小結與討論240

    附錄A 輔助函數技術242

    A.1 輔助函數的定義242

    A.2 輔助函數應用242

    附錄B 一階優化方法與收斂速度244

    B.1 收斂速度的定義244

    B.2 一階優化方法假設245

    B.3 一階優化方法的收斂速度245

    參考文獻246

    後記277


     
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