이 논문은 초분광 언마이싱에 대한 포괄적인 개요를 제공한다. 언마이싱 기법은 사전 지식에 따라 세 가지 주요 범주로 나뉜다: 감독 학습, 반감독 학습, 비감독 학습(blind) 언마이싱.
감독 학습 언마이싱은 알려진 엔드멤버를 사용하여 풍부도를 추정한다. 반감독 학습 언마이싱은 스펙트럼 라이브러리를 사용하며, 비감독 학습 언마이싱은 엔드멤버와 풍부도를 동시에 추정한다.
이 논문에서는 세 가지 범주의 언마이싱 기법을 비교 분석하고, 3개의 모의 데이터셋과 1개의 실제 데이터셋에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과는 다양한 언마이싱 시나리오에서 각 범주의 장단점을 보여준다. 또한 이 논문은 HySUPP라는 오픈소스 Python 기반 언마이싱 패키지를 제공한다.
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by Behnood Rast... om arxiv.org 04-29-2024
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