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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-17 14:00
[ポスター講演]非負値行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用
林 直輝渡辺澄夫東工大IBISML2016-76
抄録 (和) 非負値行列分解においては,データ行列を非負値の要素を持つ二つの行列の積として統計的に推測する問題が扱われるが,この問題はパラメータから確率分布への写像が一対一でないために統計的な正則性を持たず,その推測精度については理論的に解明されていなかった.本論文では,非負値行列分解における実対数閾値のバウンドの評価を行い,Bayes学習を行った場合の予測精度の上界を与える. 
(英) In nonnegative matrix factorization(NMF),we deal with problems that we predict a data matrix as a product of two
nonnegative matrices.Since a map from parameter set to a probability distribution set is not one-to-one,it is a non-regular statistical model and theoretical prediction accuracy has not been clarified.
In this paper,we theoretically evaluate a real log canonical threshold of NMF and give an upper bound
of the prediction accuracy at Bayesian learning.
キーワード (和) 非負値行列分解 / 実対数閾値 / Bayes学習 / / / / /  
(英) Nonnegative Matrix Factorization / Real Log Canonical Threshold / Bayesian Learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-76, pp. 215-220, 2016年11月.
資料番号 IBISML2016-76 
発行日 2016-11-09 (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 IBISML2016-76

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2016-11-16 - 2016-11-18 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 非負値行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A real log canonical threshold of nonnegative matrix factorization and its application to Bayesian learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 非負値行列分解 / Nonnegative Matrix Factorization  
キーワード(2)(和/英) 実対数閾値 / Real Log Canonical Threshold  
キーワード(3)(和/英) Bayes学習 / Bayesian Learning  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 林 直輝 / Naoki Hayashi / ハヤシ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 澄夫 / Sumio Watanabe / ワタナベ スミオ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-11-17 14:00:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2016-76 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.215-220 
ページ数
発行日 2016-11-09 (IBISML) 


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