- 텐서의 비음수 Tucker 분해
- ㆍ 저자명
- 김용덕,최승진,Kim. Yong-Deok,Choi. Seung-Jin
- ㆍ 간행물명
- 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터
- ㆍ 권/호정보
- 2008년|14권 3호|pp.296-300 (5 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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최근에 개발된 Nonnegative tensor factorization(NTF)는 비음수 행렬 분해(NMF)의 multiway(multilinear) 확장형이다. NTF는 CANDECOMP/PARAFAC 모델에 비음수 제약을 가한 모델이다. 본 논문에서는 Tucker 모델에 비음수 제약을 가한 nonnegative Tucker decomposition(NTD)라는 새로운 텐서 분해 모델을 제안한다. 제안된 NTD 모델을 least squares, I-divergence, $alpha$-divergence를 이용한 여러 목적함수에 대하여 fitting하는 multiplicative update rule을 유도하였다.
Nonnegative tensor factorization(NTF) is a recent multiway(multilineal) extension of nonnegative matrix factorization(NMF), where nonnegativity constraints are imposed on the CANDECOMP/PARAFAC model. In this paper we consider the Tucker model with nonnegativity constraints and develop a new tensor factorization method, referred to as nonnegative Tucker decomposition (NTD). We derive multiplicative updating algorithms for various discrepancy measures: least square error function, I-divergence, and $alpha$-divergence.