Kazu Ghalamkari
Fast Rank-1 NMF for Missing Data with KL Divergence
非負複合行列因子分解(NMMF)は,複数の非負行列を共有因子で分解するタスクです.私たちは,コスト関数をKL情報量で定義する場合の,NMMFの最良ランク1分解の公式を,情報幾何学的な議論により導出しました.この解の公式を用いて,入力行列が欠損を含む場合のランク1NMFの近似解を高速に求める手法A1GMを提案しました.A1GMは機械学習の理論系のトップ会議AISTATS2022に採択されています.