May, 2024
自编码器与非负矩阵分解的关系及其在突变特征提取中的应用
On the Relation Between Autoencoders and Non-negative Matrix Factorization, and Their Application for Mutational Signature Extraction
Ida Egendal, Rasmus Froberg Brøndum, Marta Pelizzola, Asger Hobolth, Martin Bøgsted
TL;DR通过对非负矩阵因式分解 (NMF) 和非负自动编码器之间的关系进行详细探究,发现这两种模型之间的连接可以通过凸 NMF 建立,该模型是自动编码器的特例。在从癌症基因组数据中提取突变特征的背景下,将 NMF 和自动编码器的性能进行比较,结果显示 NMF 基于重构的准确性优于自动编码器,而使用两种方法提取的特征在外部验证时表现出可比性和一致性,这表明本文中研究的非负自动编码器在突变特征提取领域并没有改进 NMF 的效果。