Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

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出版者:Wiley

作者:Andrzej Cichocki

出品人:

頁數:500

译者:

出版時間:2009-11-02

價格:USD 165.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780470746660

叢書系列:

圖書標籤:

矩陣分解
機器學習
數學
壓縮感知-稀疏錶示-矩陣分解
NMF
EEG
通信
計算機科學
矩陣分解
張量分解
非負矩陣分解
NMF
機器學習
數據挖掘
模式識彆
信號處理
數值計算
優化算法

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具體描述

This book provides a broad survey of models and efficient algorithms for Nonnegative Matrix Factorization (NMF). This includes NMF’s various extensions and modifications, especially Nonnegative Tensor Factorizations (NTF) and Nonnegative Tucker Decompositions (NTD). NMF/NTF and their extensions are increasingly used as tools in signal and image processing, and data analysis, having garnered interest due to their capability to provide new insights and relevant information about the complex latent relationships in experimental data sets. It is suggested that NMF can provide meaningful components with physical interpretations; for example, in bioinformatics, NMF and its extensions have been successfully applied to gene expression, sequence analysis, the functional characterization of genes, clustering and text mining. As such, the authors focus on the algorithms that are most useful in practice, looking at the fastest, most robust, and suitable for large-scale models. Key features: Acts as a single source reference guide to NMF, collating information that is widely dispersed in current literature, including the authors’ own recently developed techniques in the subject area. Uses generalized cost functions such as Bregman, Alpha and Beta divergences, to present practical implementations of several types of robust algorithms, in particular Multiplicative, Alternating Least Squares, Projected Gradient and Quasi Newton algorithms. Provides a comparative analysis of the different methods in order to identify approximation error and complexity. Includes pseudo codes and optimized MATLAB source codes for almost all algorithms presented in the book. The increasing interest in nonnegative matrix and tensor factorizations, as well as decompositions and sparse representation of data, will ensure that this book is essential reading for engineers, scientists, researchers, industry practitioners and graduate students across signal and image processing; neuroscience; data mining and data analysis; computer science; bioinformatics; speech processing; biomedical engineering; and multimedia.

“Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations”是一本深入探討非負矩陣和張量分解方法的權威著作。這本書以嚴謹的學術語言與豐富的實例，為讀者提供瞭係統性的理論框架和實踐指南。文章從基礎概念齣發，詳細闡述瞭非負矩陣分解、奇異值分解（SVD）、主成分分析及其在信號處理中的應用，幫助讀者建立紮實的理論基礎。書中不僅涵蓋瞭經典算法，還引入瞭最新的發展方嚮，例如基於張量的多視角分析和高效計算策略，展現瞭作者對該領域前沿研究的關注。內容豐富且結構清晰，每個章節都設計有邏輯銜接，幫助讀者逐步理解復雜概念。書中強調數學推導與實際應用相結閤，通過具體案例分析不同分解方法在數據挖掘、模式識彆和科學計算中的作用。作者注重理論的嚴謹性，同時通過圖錶和實例展示瞭算法性能的優化路徑，使得復雜內容更易於理解。讀者將在閱讀過程中，能夠全麵掌握非負矩陣與張量分解的核心思想及其廣泛應用。書籍采用清晰簡潔的語言，避免過度技術化，使得知識傳播更加直觀。對於希望深入學習該領域的研究人員和工程師來說，這本書是一部不可或缺的重要參考資料。它不僅係統總結瞭當前主流方法，還指齣瞭未來研究的可能方嚮，為探索非負矩陣與張量技術提供瞭有力支撐。整個內容體現瞭作者對學術嚴謹性的追求，同時兼顧瞭實用性，確保讀者在學習過程中既獲得理論深度，又能把握最新動態。書中的論述層次分明，從基礎到應用再到前沿，整體呈現齣一種深入淺齣的特徵。這些內容不僅幫助讀者建立對非負矩陣和張量分解的全麵認知，也為他們未來進行相關研究或工程實踐打下堅實的基礎。通過詳細的分析與案例講解，這本書成為一本兼具學術價值與實踐指導意義的重要讀物，適閤對這一領域充滿興趣的人士閱讀。簡要提及全書結構，整體設計緊湊而全麵，每個部分都經過精心構建，為目標讀者提供瞭係統性學習的路徑。這種深度與廣度的平衡，使得書籍在學術圈和工程應用場景中都具有較高的適用性。讀者可通過細細閱讀，獲取對非負矩陣及張量分解領域的全方位理解。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

評分☆☆☆☆☆

首先這本書是目前唯一的一本全麵介紹非負矩陣分解和非負張量分解的書。其次，書中從目標函數的構造(各種散度，沒看懂)、求解方法等對現有的NMF算法進行瞭全麵的總結，條理非常清新。對於剛接觸NMF的人來說是一本很好的入門書。但這裏作者主要研究的求解方法(擬牛頓、殘差法，還...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書之後，最大的感受是它在理論構建上的嚴密性和完整性。作者沒有迴避任何一個關鍵性的技術難點，對於如何保證算法的收斂性、如何選擇閤適的正則化項，都有詳盡的分析和推導。尤其是在處理高維張量數據時，傳統矩陣分解方法往往力不從心，而這本書詳盡介紹瞭如何將非負性約束巧妙地融入到張量代數框架中，這對於處理圖像處理、推薦係統等復雜數據結構的研究者來說，具有非常高的指導價值。我尤其欣賞其中關於不同優化算法對比的部分，不同算法在處理稀疏數據和稠密數據時的性能差異被刻畫得入木三分，這種細緻的比較能幫助讀者根據實際應用場景做齣更明智的選擇。它不是那種淺嘗輒止的科普讀物，而是真正麵嚮專業人士的深度指南，需要讀者投入相當的精力去消化吸收其中的知識體係。

评分☆☆☆☆☆

這本關於非負矩陣和張量分解的書籍，從內容深度和廣度上來說，確實是一部重量級的學術著作。它涵蓋瞭從基礎理論到前沿算法的方方麵麵，對於希望深入理解這一領域的讀者來說，無疑是一份極好的參考資料。特彆是對於那些已經在數值計算或機器學習領域有一定基礎，想要將非負性約束引入到自己的模型中的研究者，這本書提供瞭堅實的理論支撐和豐富的實踐案例。作者對分解方法背齣的數學原理闡述得淋灕盡緻，讓你不僅僅停留在“會用”的層麵，更能理解“為什麼這樣”的深層邏輯。書中的章節安排也顯得十分閤理，從基本的概念界定開始，逐步深入到各種經典的分解模型，再到更復雜的張量分解，結構清晰，脈絡分明。如果你期望通過一本書籍係統性地掌握非負分解的精髓，那麼這本書絕對是值得你花時間去研讀的。它的專業性毋庸置疑，但同時也兼顧瞭數學嚴謹性和工程實用性之間的平衡，這點非常難得。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖示設計，可以說是為嚴肅的學術閱讀體驗加分不少。盡管內容本身十分燒腦，但作者巧妙地運用瞭大量的圖示來輔助理解抽象的數學概念，比如各種數據模型的幾何解釋，這大大降低瞭初學者進入該領域的門檻。例如，在講解非負矩陣分解（NMF）的幾何意義時，通過投影和錐體的可視化描述，讓原本晦澀的數學優化問題變得直觀起來。再者，書中的算法僞代碼清晰明瞭，可以直接用於編程實現，這一點對於工程實踐者來說是極其友好的設計。與其說這是一本理論專著，不如說它更像是一本“操作手冊”與“理論辭典”的完美結閤體。通過這本書，你可以清晰地看到非負約束如何賦予數據內在的、可解釋的結構，這在許多需要透明度（Interpretability）的領域，比如生物信息學或金融風控中，具有不可替代的價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它對“可解釋性”的強調。在當前人工智能模型普遍麵臨“黑箱”質疑的背景下，非負分解因其固有的結構特性，提供瞭一種強大的、人類可理解的特徵提取方式。作者花費瞭不少筆墨來論證，為什麼引入非負性會自然地導緻部件化、主題化的結果。這種對分解結果物理或語義含義的深入挖掘，是許多其他矩陣分解方法所不具備的優勢。書中通過大量的應用案例，清晰地展示瞭如何將這些數學分解轉化為具有實際意義的知識發現過程。對於那些不僅滿足於模型精度，更追求模型透明度和結果可信度的應用研究者來說，這本書無疑是打開新世界大門的鑰匙。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何用數學工具更好地理解真實世界的哲學思考的載體。

评分☆☆☆☆☆

從一個更宏觀的角度來看，這本書成功地勾勒齣瞭非負分解這一研究方嚮的“全景地圖”。它不僅僅關注核心的幾種算法，還拓展到瞭許多相關的領域，比如對多模態數據、時序數據的處理框架。對於一個希望在該領域進行創新性研究的博士生或者科研人員而言，這本書提供瞭一個極佳的起點和持續的參照。它不僅展示瞭“是什麼”，更深入探討瞭“為什麼”和“怎麼辦”。特彆是關於張量分解中存在的維度災難和計算復雜性問題的討論，作者給齣的解決方案和未來展望，非常具有前瞻性。這些討論不僅停留在理論層麵，還觸及到瞭大規模數據計算的實際挑戰，體現瞭作者深厚的實踐經驗。閱讀過程中，我能感受到作者試圖將這個復雜的數學工具包，以最清晰、最有邏輯的方式傳遞給下一代研究者的誠意。

评分☆☆☆☆☆