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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-28 13:50 NMFのための分散HALS法における平均合意アルゴリズムの単純化 ○林 京寿・右田剛史・高橋規一（岡山大）  NC2021-3 IBISML2021-3 |
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| 抄録 | （和） | 非負値行列因子分解 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization) は与えられた非負値行列を二つの非負値行列の積で近似することであり，画像処理，音声信号処理，データマイニング，推薦システムなどの幅広い分野に応用されている．最近，NMFの高速計算法の一つである階層的交互最小二乗法を，ネットワークを形成する複数の計算機で分散的に実行する方法が提案された．これにより，単一計算機では扱えないような大規模行列に対してもNMFを高精度で実行することができる．しかし，この方法で用いられている平均合意アルゴリズムでは，合意に至るまでの変数値の履歴をすべて記憶しておかねばならず，各計算機のメモリ使用量や計算負荷が大きくなってしまう．そこで本報告では，平均合意アルゴリズムを単純なものに置き換えた新たな分散計算法を提案し，その有効性を実験的に検証する．特に，不完全な平均合意がNMFの精度にどのように影響するかを実験的に評価する． |
| （英） | Nonnegative Matrix Factorization (NMF) is the process of approximating a given nonnegative matrix by the product of two nonnegative matrices, and has been applied to a wide range of fields such as image processing, audio signal processing, data mining, and recommendation systems. Recently, a distributed computation method has been proposed for multiple computers in a network to execute the hierarchical alternating least squares algorithm, which is well known as a fast computation method for NMF. This method enables us to perform NMF on large matrices with high accuracy, even in the case where they cannot be handled by a single computer. However, the average consensus algorithm used in this method requires each computer to store the entire history of the values of its variables until the complete average consensus is reached, which increases the memory usage and computational cost. In this paper, we propose a new distributed computation method that replaces the average consensus algorithm with a simple one, and verify its effectiveness experimentally. In particular, we experimentally evaluate how incomplete average consensus affects the accuracy of NMF. | |
| キーワード | （和） | 非負値行列因子分解 / 階層的交互最小二乗法 / 分散計算 / 平均合意 / マルチエージェントシステム / / / |
| （英） | nonnegative matrix factorization / hierarchical alternating least squares algorithm / distributed computation / average consensus / multi-agent system / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 80, IBISML2021-3, pp. 15-22, 2021年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2021-3 | |
| 発行日 | 2021-06-21 (NC, IBISML) | |
| ISSN | 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 | NC2021-3 IBISML2021-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2021-06-28 - 2021-06-30 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| 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 | 2021-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | NMFのための分散HALS法における平均合意アルゴリズムの単純化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simplification of Average Consensus Algorithm in Distributed HALS Algorithm for NMF |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非負値行列因子分解 / nonnegative matrix factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 階層的交互最小二乗法 / hierarchical alternating least squares algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | 分散計算 / distributed computation |
| キーワード(4)（和/英） | 平均合意 / average consensus |
| キーワード(5)（和/英） | マルチエージェントシステム / multi-agent system |
| 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 京寿 / Keiju Hayashi / ハヤシ ケイジュ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 右田 剛史 / Tsuyoshi Migita / ミギタ ツヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-28 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2021-3, IBISML2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.79(NC), no.80(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.15-22 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2021-06-21 (NC, IBISML) |
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