正则化泊松非负矩阵分解的高效算法

我们研究了正则化泊松非负矩阵分解（NMF）问题，包括利普希茨和相对平滑函数以及线性约束的各种正则化项。我们利用块递进上界最小化（BSUM）来克服主要损失项为 KL 散度的挑战，构建适当的上界函数，并展示如何引入线性约束进入该问题中。这导致了两种新的正则化泊松 NMF 算法的发展。我们进行了数值模拟展示我们方法的有效性。