| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2017-03-13 10:00
非負値行列分解における実対数閾値の実験的考察 ○林 直輝・渡辺澄夫(東工大) NC2016-78 |
| 抄録 |
(和) |
非負値行列分解のBayes汎化誤差を与える実対数閾値について,我々は先行研究において,行列のサイズと分解における積の内部次元及び非負値ランクのみで与えられる上界を導出した.本研究では,この結果をMarkov連鎖モンテカルロ法を用いた実験により検証し,さらに次の結果を報告する.
(1) 理論式で等号が成立する場合:数値実験結果でも等号が成立した.
(2) 理論式で等号が一般には成立しない場合:分解対象である観測行列のランクと非負値ランクが等しいときは縮小ランク回帰の実対数閾値と一致した.
(3) ランクと非負値ランクが等しくないときは縮小ランク回帰の実対数閾値より大きい値となった. |
| (英) |
For the real log canonical threshold ( RLCT ) that gives the Bayesian generalization error of non-negative matrix factorization,we have derived in the previous study the upper bound given only in the matrix size,the internal dimension and the non-negative rank of the product in the decomposition.In this study,we experimentally verify this result by Markov chain Monte Carlo method and report the following results.
(1) When the exact value of RLCT is established in the theoretical formula: Equality is also established in numerical experiment result.
(2) When the exact value of RLCT is not established generally in the theoretical equation: If the rank of the observation matrix to be decomposed is equal to the non-negative rank,it coincides with the real log canonical threshold of the reduced rank regression.
(3) When rank and non-negative rank are not equal,it becomes a larger value than real log canonical threshold of reduced rank regression. |
| キーワード |
(和) |
非負値行列分解 / 実対数閾値 / Bayes学習 / / / / / |
| (英) |
non-negative matrix factorization(NMF) / real log canonical threshold(RLCT) / Bayesian learning / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 521, NC2016-78, pp. 85-90, 2017年3月. |
| 資料番号 |
NC2016-78 |
| 発行日 |
2017-03-06 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2016-78 |