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諸分野のための数学研究会
過去の記録 ～04/24｜次回の予定｜今後の予定 04/25～
| 開催情報 | 火曜日 10:30～11:30 数理科学研究科棟(駒場) 056号室 |
|---|---|
| 担当者 | 儀我美一、石村直之(中央大学)、齊藤宣一、山本昌宏 |
| セミナーURL | http://coe.math.sci.hokudai.ac.jp/sympo/various/ |
| 目的 | 北海道大学のHPには、第1回(2005年6月22日)～第22回(2009年2月18日)の情報が掲載されております。 |
2011年11月21日(月)
13:30-14:30 数理科学研究科棟(駒場) 056号室
北海道大学のHPには、第1回(2005年6月22日)～第22回(2009年2月18日)までの情報が掲載されております。
Ernie Esser 氏 (University of California, Irvine)
A convex model for non-negative matrix factorization and dimensionality reduction on physical space (ENGLISH)
北海道大学のHPには、第1回(2005年6月22日)～第22回(2009年2月18日)までの情報が掲載されております。
Ernie Esser 氏 (University of California, Irvine)
A convex model for non-negative matrix factorization and dimensionality reduction on physical space (ENGLISH)
[ 講演概要 ]
A collaborative convex framework for factoring a data matrix X into a non-negative product AS, with a sparse coefficient matrix S, is proposed. We restrict the columns of the dictionary matrix A to coincide with certain columns of the data matrix X, thereby guaranteeing a physically meaningful dictionary and dimensionality reduction. We focus on applications of the proposed framework to hyperspectral endmember and abundances identification and also show an application to blind source separation of NMR data.
This talk is based on joint work with Michael Moeller, Stanley Osher, Guillermo Sapiro and Jack Xin.
A collaborative convex framework for factoring a data matrix X into a non-negative product AS, with a sparse coefficient matrix S, is proposed. We restrict the columns of the dictionary matrix A to coincide with certain columns of the data matrix X, thereby guaranteeing a physically meaningful dictionary and dimensionality reduction. We focus on applications of the proposed framework to hyperspectral endmember and abundances identification and also show an application to blind source separation of NMR data.
This talk is based on joint work with Michael Moeller, Stanley Osher, Guillermo Sapiro and Jack Xin.
