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- Qual é a diferença entre NMF e PCA?
- Para que o NMF é usado para?
- O que é NMF em NLP?
- O que é um modelo NMF?
Qual é a diferença entre NMF e PCA?
Ele mostra que o NMF divide um rosto em vários recursos que se pode interpretar como "nariz", "olhos" etc., que você pode combinar para recriar a imagem original. PCA, em vez disso, oferece rostos "genéricos" ordenados pelo quão bem eles capturam o original.
Para que o NMF é usado para?
A fatoração de matriz não negativa (NMF) tornou -se uma ferramenta amplamente usada para a análise de dados de alta dimensão, pois extrai automaticamente recursos escassos e significativos de um conjunto de vetores de dados não negativos.
O que é NMF em NLP?
A modelagem de tópicos baseados em matriz não negativa (NMF) é amplamente utilizada no processamento de linguagem natural (PNL) para descobrir tópicos ocultos de documentos de texto curto. Geralmente, o treinamento de um modelo de tópico de alta qualidade requer grande quantidade de dados textuais.
O que é um modelo NMF?
A fatorização da matriz não negativa (NMF) é uma técnica não supervisionada, portanto não há rotulagem de tópicos em que o modelo seja treinado. A maneira como funciona é que o NMF decompõe (ou fatoriza) vetores de alta dimensão em uma representação inferior dimensional.
