简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.
简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.
非负矩阵分解的分布式算法
矩阵输入的多层前向神经网络学习算法
