hiroyuki-kasai/NMFLibrary

🔢 NMFLibrary: Bộ sưu tập giải thuật NMF mạnh mẽ bằng MATLAB

Thư viện MATLAB thuần tính cho Non-negative Matrix Factorization với hơn 20 giải thuật tối ưu khác nhau, có thể gọi từ cả Python.

NMFLibrary là một thư viện thuần MATLAB cung cấp nhiều giải thuật phân tích ma trận phi âm (NMF), được thiết kế để hỗ trợ nghiên cứu và ứng dụng trong khai phá dữ liệu, học sâu và các bài toán tối ưu ràng buộc. Thư viện cũng hỗ trợ gọi từ Python thông qua demo.py, mở rộng khả năng tích hợp với hệ sinh thái Python.

✨ Điểm nổi bật

• Fro-MU: Cập nhật nhân (multiplicative updates) cho khoảng cách Frobenius, KL và alpha/beta divergence.
• PGD: Giảm dần theo gradient được chiếu (projected gradient descent) với phiên bản trựng tiếp.
• ALS & HALS: Giải pháp thay thế bình phương tối thiểu với tăng tốc thông qua HALS.
• ANLS: Phương pháp tập trung hoạt động (active set method) với các biến thể ASGROUP, ASGIVENS, BPP.
• Div-ADMM: Phương pháp nhân đôi ADMM cho divergence beta.
• KL-FPA & KL-BMD: Các giải thuật primal-dual và mirror descent cho KL divergence.
• Semi-MU & Semi-BMD: Hỗ trợ NMF bán giám sát.
• GNMF: NMF kết hợp đồ thỗ để khai phá cấu trúc đồ thị.

💡 Vì sao đáng chú ý

NMFLibrary nổi bật bởi sự đa dạng của các giải thuật, từ cơ bản như MU đến nâng cao như ANLS và ADMM, đáp ứng nhu cầu tối ưu cho nhiều dạng divergence khác nhau. Điều này giúp người dùng chọn giải thuật phù hợp với từng bài toán cụ thể, dựa trên đặc tính dữ liệu và yêu cầu tính toán. Thư viện cũng được thiết kế để dễ tích hợp với Python, phù hợp cho cả nghiên cứu học thuật và phát triển ứng dụng thực tế.

#NMF #MatrixFactorization #MATLAB #Optimization #DataAnalysis #TiniX