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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-17 14:50 ランダム化NMFにおける最適化問題の再定式化と新たな反復更新アルゴリズムの提案 ○舛田昂生・右田剛史・高橋規一（岡山大）  MSS2022-105 NLP2022-150 |
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| 抄録 | （和） | 大規模な非負値行列因子分解(NMF: Nonnegative Matrix Factorization)を効率的に行う方法として，最近，ランダム化NMFが提案された．これは，与えられた非負値行列にランダム行列を掛けて次元を削減してから行列分解を行う方法である．しかし，非負制約が線形不等式制約に変わるためNMFのアルゴリズムをそのままランダム化NMFに利用することはできない．そこでランダム化NMFのためのアルゴリズムが提案されているが，それには線形不等式制約が満たされるとは限らないという重大な欠点がある．本報告では，ランダム化NMFの最適化問題を従来とは異なる視点で再定式化するとともに，階層的交互最小二乗法と実行可能領域への射影を組み合わせた新たな反復更新アルゴリズムを提案する．さらに，提案アルゴリズムが大域収束性を有することを証明する． |
| （英） | As an approach to efficiently perform large-scale Nonnegative Matrix Factorization (NMF), a randomized NMF was recently proposed. This approach reduces the dimension of a given nonnegative matrix by multiplying it by a random matrix, and then performs matrix factorization. However, algorithms for standard NMF cannot be directly used for randomized NMF because linear inequality constraints have to be considered instead of nonnegativity constraints. Although an algorithm for randomized NMF has been proposed, it has a serious drawback that the constraints are not always satisfied. In this report, we reformulate the optimization problem of randomized NMF from a different perspective and propose a novel iterative update algorithm that combines the hierarchical alternating least squares method and projection onto the feasible region. We also prove that the proposed algorithm has global convergence property. | |
| キーワード | （和） | 非負値行列因子分解 / ランダム化NMF / 階層的交互最小二乗法 / 大域収束性 / / / / |
| （英） | nonnegative matrix factorization / randomized NMF / hierarchical alternating least squares algorithm / global convergence / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 436, NLP2022-150, pp. 204-209, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NLP2022-150 | |
| 発行日 | 2023-03-08 (MSS, NLP) | |
| 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 | MSS2022-105 NLP2022-150 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2023-03-15 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 長崎大学 文教キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2023-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ランダム化NMFにおける最適化問題の再定式化と新たな反復更新アルゴリズムの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reformulation of Optimization Problem in Randomized NMF and Proposal of A Novel Iterative Update Algorithm |
| 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） | ランダム化NMF / randomized NMF |
| キーワード(3)（和/英） | 階層的交互最小二乗法 / hierarchical alternating least squares algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 大域収束性 / global convergence |
| 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） | 舛田 昂生 / Takao Masuda / マスダ タカオ |
| 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.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-17 14:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2022-105, NLP2022-150 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.435(MSS), no.436(NLP) |
| ページ範囲 | pp.204-209 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-08 (MSS, NLP) |
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