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基于鲁棒非负矩阵分解的增量式学习研究
1
作者
杨亮东
赵妍杰
李亚东
《科技创新与应用》
2025年第8期64-67,共4页
针对随着新增样本增多鲁棒非负矩阵分解的运算规模不断增大的现象,提出一种鲁棒非负矩阵分解的增量式学习算法。该算法对初始和新增样本采用L2,1范数来度量,首先对初始样本进行鲁棒非负矩阵分解;然后利用其分解结果参与后续迭代运算。...
针对随着新增样本增多鲁棒非负矩阵分解的运算规模不断增大的现象,提出一种鲁棒非负矩阵分解的增量式学习算法。该算法对初始和新增样本采用L2,1范数来度量,首先对初始样本进行鲁棒非负矩阵分解;然后利用其分解结果参与后续迭代运算。通过对ORL和YALE人脸数据库进行实验得出,与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的非负矩阵分解算法结果进行对比,该算法的目标函数值在求解时最先达到平衡,得到最佳收敛效果节省运算时间。
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关键词
增量式学习
鲁棒非负矩阵分解
新增样本
稀疏限制
L2
1范数
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职称材料
题名
基于鲁棒非负矩阵分解的增量式学习研究
1
作者
杨亮东
赵妍杰
李亚东
机构
兰州资源环境职业技术大学
兰州博文科技学院
出处
《科技创新与应用》
2025年第8期64-67,共4页
基金
兰州资源环境职业技术大学校级科技项目(X2023A-05)。
文摘
针对随着新增样本增多鲁棒非负矩阵分解的运算规模不断增大的现象,提出一种鲁棒非负矩阵分解的增量式学习算法。该算法对初始和新增样本采用L2,1范数来度量,首先对初始样本进行鲁棒非负矩阵分解;然后利用其分解结果参与后续迭代运算。通过对ORL和YALE人脸数据库进行实验得出,与鲁棒非负矩阵分解算法、稀疏限制的非负矩阵分解算法结果进行对比,该算法的目标函数值在求解时最先达到平衡,得到最佳收敛效果节省运算时间。
关键词
增量式学习
鲁棒非负矩阵分解
新增样本
稀疏限制
L2
1范数
Keywords
incremental learning
robust non-negative matrix factorization
new sample
sparsity constraint
L2,1 norm
分类号
O151.21 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于鲁棒非负矩阵分解的增量式学习研究
杨亮东
赵妍杰
李亚东
《科技创新与应用》
2025
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