A Deep Matrix Factorization Method for Learning Attribute Representations

Semi-Non-negative Matrix Factorization is a technique that learns a low-dimensional representation of a dataset that lends itself to a clustering interpretation. It is possible that the mapping between this new representation and our original data matrix contains rather complex hierarchical informat...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 39(2017), 3 vom: 15. März, Seite 417-429
1. Verfasser:	Trigeorgis, George (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Bousmalis, Konstantinos, Zafeiriou, Stefanos, Schuller, Bjorn W
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2017
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:	Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't