A new Bayesian approach to nonnegative matrix factorization: Uniqueness and model order selection
Schachtner, R., Po¨ppel, G., Tomé, A.M.
, Puntonet, C.G. und Lang, E.W.
(2014)
A new Bayesian approach to nonnegative matrix factorization: Uniqueness and model order selection.
Neurocomputing 138, S. 142-156.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 19 Dez 2024 08:07
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Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Neurocomputing | ||||
| Verlag: | ELSEVIER SCIENCE BV | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | AMSTERDAM | ||||
| Band: | 138 | ||||
| Seitenbereich: | S. 142-156 | ||||
| Datum | 2014 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
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| Stichwörter / Keywords | INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS; BLIND SOURCE SEPARATION; CONSTITUENT SPECTRA; GENETIC ALGORITHMS; CLASSIFICATION; RECOVERY; VALUES; PCA; Bayes NMF; Variational Bayes; Bayesian optimality criterion; Generalized Lee-Seung update rules | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 61230 |
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