haku: @keyword MATLAB / yhteensä: 36
hakutulos-lista
viite: 13 / 36
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Wang, Chao
Työn nimi:Software development of quadratic nonnegative matrix factorization
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2011
Sivut:x + 50 s. + liitt. 11      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Tietotekniikan laitos
Oppiaine:Informaatiotekniikka   (T-61)
Valvoja:Oja, Erkki
Ohjaaja:Yang, Zhirong
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  7128   | Arkisto
Avainsanat:quadratic nonnegative matrix factorization
auxiliary function
multiplicative update rules
matlab
toolbox
Tiivistelmä (eng): Nonnegative Matrix Factorization (NMF) has become an increasingly important research field during the past few years and has shown advantages in clustering and learning part-based representations, etc.
Recently Yang and Oja have systematically studied a variant of NMF called Quadratic Nonnegative Matrix Factorization (QNMF) where factorizing matrices may appear twice in the approximation.

The multiplicative update rules of QNMF with different divergence types have the same forms but different parameter values.
In real-world applications, it could be tedious if the user wants to implement and compare different types of QNMF with various distance measurements and factorizing forms.
In this thesis work, a QNMF toolbox is developed, which covers the implementations of diverse forms of QNMF, such as Projective Nonnegative Matrix Factorization (PNMF), Asymmetric QNMF (AQNMF), Symmetric QNMF (SNMF), Symmetric 3-Factor NMF.
Various divergence types that calculate the distance between the input matrix and its approximation are also included in our toolbox.

Furthermore, we present how to derive the multiplicative update rules of linear and quadratic factorizing matrices in QNMF, especially how to build an auxiliary function.
Finally, we have conducted three experiments on both synthetic and real-world datasets to testify the advantages of QNMF and the toolbox in the applications of feature extraction, biclustering and estimating Hidden Markov Models for genetic sequence, compared with those implementations without using our QNMF toolbox.
Experimental results show that QNMF is effective for these applications.
The QNMF toolbox is very flexible to be integrated in the user's own applications and significantly facilitates the implementations and comparisons of different QNMF variants.
ED:2011-08-16
INSSI tietueen numero: 42645
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI