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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-20 09:00 ［ポスター講演］発作間欠期脳波からのてんかん焦点推定のための周波数帯域と特徴量の検討 板倉達典・○伊藤信太郎・田中聡久（東京農工大）・菅野秀宣（順天堂大）  EA2017-159 SIP2017-168 SP2017-142 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，行列の極分解を用いた特異値分解（SVDPD）を，チェビシェフ多項式近似（CPA）を用いて高速化する．特異値分解（SVD）は様々な分野で利用されているが，処理対象の行列が非常に大きい場合は膨大な計算時間を要する．実際に，画像処理や機械学習などでは処理対象となる行列のサイズが大きいことが多く，SVDの高速化が様々な場面で必要とされている．その問題を解決する一つの手法として，SVDPDが提案された．SVDPDは，独立したブロック対角行列ごとの行列分解を行うことで，元の行列の特異値と特異ベクトルを計算することが可能であるため，並列計算を用いて高速化が可能となる．しかし，行列の極分解に用いられるQR分解は更に高速化する必要がある．本報告では，行列の極分解をCPAを用いて高速化し，SVDPDの計算時間を削減する．具体的には，QR分解を用いずとも，行列の固有値を適切に操作するだけで行列の極分解が可能なことを示し，さらに，その固有値の操作をCPAを用いて高速化する．実験において，本手法が従来法よりも高速であることを示し，さらに実際の応用の性能を劣化させないことを示す． |
| （英） | In this paper, we propose fast singular value decomposition (SVD) based on the Chebyshev polynomial approximation (CPA). The SVD takes enormous computation time recently since the size of a given matrix becomes large. To solve the problem, SVD based on the polar decomposition (SVDPD) has been proposed. In the SVDPD, the matrix decomposition can be achieved by decomposing each independent block diagonal matrix in the given matrix. Therefore, the SVDPD can easily be accelerated by using the parallel computation technique. However, the polar decomposition still takes computation time because it exploits the QR decomposition of a large matrix. In this paper, the CPA is applied to the polar decomposition to reduce its computation cost. Thanks to the CPA, the polar decomposition can be conducted without using the QR decomposition. The experiments show that our CPA-based SVD can decompose a matrix faster than the previous ones, and the proposed method does not affect the performance of an application. | |
| キーワード | （和） | 特異値分解 / 極分解 / チェビシェフ多項式近似 / / / / / |
| （英） | Singular value decomposition / Polar decomposition / Chebyshev polynomial approximation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 516, SIP2017-168, pp. 311-316, 2018年3月. | |
| 資料番号 | SIP2017-168 | |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2017-159 SIP2017-168 SP2017-142 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP EA SP MI |
| 開催期間 | 2018-03-19 - 2018-03-20 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] |
| テーマ（英） | Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2018-03-SIP-EA-SP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 発作間欠期脳波からのてんかん焦点推定のための周波数帯域と特徴量の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effective Frequency Bands and Features for Epileptic Focus Detectionfrom Interical Electrocorticogram |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特異値分解 / Singular value decomposition |
| キーワード(2)（和/英） | 極分解 / Polar decomposition |
| キーワード(3)（和/英） | チェビシェフ多項式近似 / Chebyshev polynomial approximation |
| 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） | 板倉 達典 / Tatsunori Itakura / イタクラ タツノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 信太郎 / Shintaro Ito / イトウ シンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka / タナカ トシヒサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 秀宣 / Hidenori Sugano / スガノ ヒデノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 順天堂大学 (略称： 順天堂大) Juntendo University (略称： Juntendo Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-03-20 09:00:00 |
| 発表時間 | 90分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2017-159, SIP2017-168, SP2017-142 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.515(EA), no.516(SIP), no.517(SP) |
| ページ範囲 | pp.311-316 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-12 (EA, SIP, SP) |
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