Least-squares methods for nonnegative matrix factorization over rational functions

Nonnegative Matrix Factorization (NMF) models are widely used to recover linearly mixed nonnegative data. When the data is made of samplings of continuous signals, the factors in NMF can be constrained to be samples of nonnegative rational functions, which allow fairly general models; this is referred to as NMF using rational functions (R-NMF). We first show that, under mild assumptions, R-NMF has an essentially unique factorization unlike NMF, which is crucial in applications where ground-truth factors need to be recovered such as blind source separation problems. Then we present different approaches to solve R-NMF: the R-HANLS, R-ANLS and R-NLS methods. From our tests, no method significantly outperforms the others, and a trade-off should be done between time and accuracy. Indeed, R-HANLS is fast and accurate for large problems, while R-ANLS is more accurate, but also more resources demanding, both in time and memory. R-NLS is very accurate but only for small problems. Moreover, we show that R-NMF outperforms NMF in various tasks including the recovery of semi-synthetic continuous signals, and a classification problem of real hyperspectral signals.Comment: 13 page

Approche différentielle du psychologue en milieu médical

intervention dans le cadre du cours « Pratiques cliniques en institution »Faculté des Sciences psychologiques et de l’Education, ULB, Pr. Ph. Fouchetinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Un cas de logique schizophrénique en clinique d’oncologie

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Le corps malade de l’être parlant: Pour une approche différentielle des logiques subjectives en service de médecine

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Approche différentielle des logiques subjectives: Une clinique en service d'oncologie

Dans un premier temps, la thèse propose une analyse critique des discours de la psychologie, du XXe siècle à nos jours, concernant le psychisme des malades du cancer. Dans un second temps, s'y trouve exposée la construction d'une clinique de l'accompagnement des patients atteints de cancer au sein de l'institution de soin, orientée par les repères de la psychanalyse. A travers la construction de seize cas cliniques, l'auteur propose une approche différentielle des logiques subjectives (hystérique, obsessionnelle, schizophrénique, paranoïaque, mélancolique), et met en exergue le caractère central du transfert, comme celui du repérage d'autres éléments cliniques témoignant de la logique subjective de chaque sujet, pour orienter les accompagnements cliniques et leur élaboration théorique.Doctorat en Sciences psychologiques et de l'éducationinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Sujets psychotiques à l'hôpital général. Clinique différentielle des destins du corps

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Approche clinique différentielle psychose/névrose en oncologie

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Un cas de mélancolie en service de médecine interne: un tableau d’allure somatique

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La psychologie dans l’institution médicale

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Factorisation nonnégative avec des fonctions rationnelles : partitions efficaces et méthodes hybrides

La Factorisation Matricielle Nonnégative (NMF) est une méthode commune pour analyser des données matricielles nonnégatives. Pour améliorer la qualité de la factorisation, il peut être intéressant d’imposer une certaine structure aux facteurs outre la nonnégativité. Dans ce travail, afin de trouver des facteurs lisses, nous imposons à ceux-ci d’être la discrétisation de fonctions rationnelles. Ce nouveau problème peut être formulé comme un problème de moindre carrés non-contraint, ce qui permet de le résoudre à l’aide de méthodes usuelles. De plus, il est connu que partitionner les variables en blocs et utiliser une méthode de descente par blocs peut accélérer la convergence à une solution. Par conséquent, nous présentons trois partitions du problème, les comparons et montrons qu’associer deux partitions conduit à la résolution la plus efficace