Неотрицательные матричные разложения

Задача неотрицательного матричного разложения (NMF) NP-трудна и некорректно поставлена, а используемые на практике функции потерь имеют множество локальных минимумов. Выбор функционала потерь может оказывать существенное влияние на получаемое решение. В докладе будет рассмотрена задача NMF с использованием нормы Фробениуса, свойства которой позволяют конструировать крайне эффективные методы решения, дивергенции Кульбака-Лейблера, используемой в популярных методах тематического моделирования, а также более общих функций потерь, таких, как АБ-дивергенция и дивергенция Брегмана.