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Topological Regularisation

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  1. RESEARCH · CL_95916 ·

    新的NMF方法整合拓扑学以增强数据解释性

    研究人员开发了一种新颖的非负矩阵分解（NMF）方法，通过引入拓扑正则化。该方法旨在通过考虑数据模态的拓扑结构来提高学习到的基的解释性，将它们视为结构化域上的非负函数。该框架利用持久同调稳定地量化拓扑，并将这些拓扑分数整合到NMF目标函数中，以实现图像、时间序列和图信号等各种数据类型的统一建模语言。