Machine learningDeep learning / NLP / CV
NMF 토픽 모델을 이용한 전이 학습
NMF 토픽 모델을 이용한 전이 학습은 레이블이 지정되었거나 데이터가 풍부한 소스 도메인의 지식을 활용하여, 리소스가 부족한 타겟 도메인에서의 비음수 행렬 분해(Non-Negative Matrix Factorization, NMF) 토픽 탐색을 개선합니다. 소스 도메인 토픽으로 NMF 기저 행렬을 초기화하거나 제약함으로써, 타겟 도메인 문서가 부족하거나 레이블이 없더라도 모델은 일관성 있는 타겟 토픽을 탐색합니다.
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출처
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
- Lee, D. D., & Seung, H. S. (1999). Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature, 401(6755), 788–791. DOI: 10.1038/44565 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Non-Negative Matrix Factorization Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/transfer-learning-with-nmf-topic-model
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