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講演抄録/キーワード
講演名 2015-09-15 10:45
非負値行列因子分解の高精度化とPLSAへの応用
内山俊郎北海道情報大PRMU2015-83 IBISML2015-43
抄録 (和) 一般化KLダイバージェンスを目的関数とする非負値行列因子分解NMFとPLSAは等価で
ある.本稿では,NMFのためのMultiplicativeアルゴリズムやPLSAのためのEMア
ルゴリズムを用いて,NMFの高精度化を試み,より優れたPLSAの解(モデ
ル)を得る方法を検討した.新たに基底行列の平滑化により性能向上が図れる
こと,学習データとテストデータに対するパープレキシティには正の相関があること,などを明ら
かにした. 
(英) Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is equivalent to PLSA
(Probabilistic Latent Semantic Analysis), when it uses generarized KL
divergence as target function. This paper proposes a novel method for
initializing base matrix using smoothing to improve
algorithms for NMF and PLSA. It also shows that perplexity of training
data and test data are correlated.
キーワード (和) 非負値行列因子分解 / 競合学習 / クラスタリング / トピックモデル / PLSA / / /  
(英) NMF(Nonnegative Matrix Factorization) / competitive learning / clustering / topic model / PLSA / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 225, IBISML2015-43, pp. 117-122, 2015年9月.
資料番号 IBISML2015-43 
発行日 2015-09-07 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2015-83 IBISML2015-43

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2015-09-14 - 2015-09-15 
開催地(和) 愛媛大学 
開催地(英)  
テーマ(和) ビッグデータ時代のメディア処理と機械学習,データ収集と活用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2015-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 非負値行列因子分解の高精度化とPLSAへの応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of nonnegative matrix factorization for probabilistic latent semantic analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 非負値行列因子分解 / NMF(Nonnegative Matrix Factorization)  
キーワード(2)(和/英) 競合学習 / competitive learning  
キーワード(3)(和/英) クラスタリング / clustering  
キーワード(4)(和/英) トピックモデル / topic model  
キーワード(5)(和/英) PLSA / PLSA  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 内山 俊郎 / Toshio Uchiyama / ウチヤマ トシオ
第1著者 所属(和/英) 北海道情報大学 (略称: 北海道情報大)
Hokkaido Information University (略称: HIU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2015-09-15 10:45:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 PRMU2015-83, IBISML2015-43 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.224(PRMU), no.225(IBISML) 
ページ範囲 pp.117-122 
ページ数
発行日 2015-09-07 (PRMU, IBISML) 


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