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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-21 11:20 MDL原理に基づく双曲空間上のガウス混合分布のモデル選択 ○福澤康太（東大）・鈴木 惇（KCL）・山西健司（東大）  NC2024-17 IBISML2024-17 |
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| 抄録 | （和） | 近年、グラフ埋め込みに適した潜在空間として双曲空間が注目されている。本研究では、双曲空間上に配置されたデータにガウス混合モデル(Gaussian Mixture model: GMM)をあてはめる場合のモデル選択の規準を提案する。本規準はMDL(Minimum Description Length)原理に基づき、データ圧縮の観点から双曲空間上のGMMの混合数として最良の値を決定する。本研究では、双曲空間上のGMMの正規化最尤符号長の計算法を初めて導出し、人工データを用いた実験的結果により提案規準の有効性を示す。 |
| （英） | In recent years, hyperbolic space has garnered attention as a latent space suitable for graph embedding. In this study, we propose criteria for model selection when fitting a Gaussian Mixture Model (GMM) to data arranged in hyperbolic space. Based on the Minimum Description Length (MDL) principle, our criteria determine the optimal number of components for GMM on hyperbolic space from a data compression perspective. We derive, for the first time, the formula for the normalized maximum likelihood code length of GMM on hyperbolic space and demonstrate the effectiveness of our proposed criteria through experimental results using artificial data. | |
| キーワード | （和） | 双曲埋め込み / MDL原理 / モデル選択 / GMM / DNML / / / |
| （英） | Hyperbolic embedding / MDL Principle / Model selection / GMM / DNML / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 86, IBISML2024-17, pp. 105-112, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2024-17 | |
| 発行日 | 2024-06-13 (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 | NC2024-17 IBISML2024-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML NC IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2024-06-20 - 2024-06-22 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | OIST |
| テーマ（和） | 機械学習・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 | 2024-06-IBISML-NC-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MDL原理に基づく双曲空間上のガウス混合分布のモデル選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model selection of Gaussian Mixture Model on hyperbolic space based on MDL principle |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 双曲埋め込み / Hyperbolic embedding |
| キーワード(2)（和/英） | MDL原理 / MDL Principle |
| キーワード(3)（和/英） | モデル選択 / Model selection |
| キーワード(4)（和/英） | GMM / GMM |
| キーワード(5)（和/英） | DNML / DNML |
| 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） | 福澤 康太 / Kota Fukuzawa / フクザワ コウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 惇 / Atsushi Suzuki / スズキ アツシ |
| 第2著者 所属（和/英） | キングス・カレッジ・ロンドン (略称： KCL) King's College London (略称： KCL) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山西 健司 / Kenji Yamanishi / ヤマニシ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-21 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2024-17, IBISML2024-17 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.85(NC), no.86(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.105-112 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) |
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