Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Restricción de no negatividad
Restricción que impone que todos los elementos de las matrices factorizadas sean positivos o cero, garantizando interpretabilidad física y representaciones aditivas.
Representaciones aditivas
Modelado donde los datos se reconstruyen mediante la adición de componentes elementales, a diferencia de las sustracciones posibles en otros métodos de factorización.
Alternating Least Squares (ALS)
Método de optimización que alterna la resolución de problemas de mínimos cuadrados en cada matriz factorizada mientras se mantiene la otra fija.
Matriz base (matriz W)
Primera matriz factorizada que contiene los vectores base o diccionario que representan las características fundamentales de los datos.
Matriz de coeficientes (matriz H)
Segunda matriz factorizada que contiene los coeficientes de activación que indican cómo se compone cada muestra a partir de los vectores base.
Algoritmo de Lee-Seung
Algoritmo pionero para NMF que utiliza reglas de actualización multiplicativas basadas en la minimización del error cuadrático o la divergencia KL.
Función de costo NMF
Criterio de optimización que mide la calidad de la reconstrucción, típicamente el error cuadrático medio o la divergencia de Kullback-Leibler.
Esparsidad en NMF
Propiedad deseada donde las matrices factorizadas contienen muchos ceros, mejorando la interpretabilidad y la parsimonia de las representaciones.
Convergencia NMF
Propiedad del algoritmo que alcanza un punto estable donde las iteraciones sucesivas ya no modifican significativamente las matrices factorizadas.
Regularización NMF
Adición de términos de penalización en la función de costo para controlar la escasez, la regularidad u otras propiedades deseadas de los factores.
NMF supervisada
Extensión de NMF que incorpora información de etiquetado para guiar la factorización hacia representaciones discriminativas para la clasificación.
Coeficiente de correlación NMF
Medida de evaluación que cuantifica la similitud entre los factores obtenidos y las estructuras esperadas o los factores de referencia.
Complejidad computacional NMF
Análisis de los recursos requeridos en tiempo y espacio de memoria para la ejecución de los algoritmos NMF, típicamente O(mnr) por iteración.