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講演抄録/キーワード
講演名 2025-03-18 11:40
量子化二値行列分解による行列データ圧縮
黒木 響チュ ヴァン ティエム本村真人川村一志科学大IBISML2024-59
抄録 (和) 加速する情報社会と共に膨大化しているデータをいかに効率的に扱えるか(すなわち, いかに情報量や計算量を抑制して同等のことを実現できるか)は, 消費エネルギー削減や高速応答性の向上といった環境的・ユーザインターフェイス的な観点から重要な課題となっている.特に, 画像データ, グラフ, ニューラルネットワークの重みといった行列形式のデータに対する効率的な表現手法は, その鍵を握る要素である.これまでに量子化, スパース化, 行列分解の低ランク近似など多様な圧縮手法が提案されてきた.本研究では, これら3つの要素を同時に実現する新しい手法として, 量子化二値行列分解 (Quantized Binary Matrix Factorization; QBMF) を提案する.本手法は, 非負値行列を2つのスパースな二値行列の積で近似するアプローチを取るが, この問題は非線形混合整数最適化問題に帰着し, NP困難である.そこで, 近年発展しているイジング計算機の高次元拡張を利用することで, 効率的な最適化を可能にした.本研究では, (1)画像圧縮および (2)軽量な協調フィルタリングベースのリコメンデーションシステムへの応用例を通じて, 提案手法の有効性を検証し, 既存手法との比較を行った. 
(英)
キーワード (和) 軽量化 / 量子化 / 行列分解 / 離散最適化 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 124, no. 446, IBISML2024-59, pp. 15-22, 2025年3月.
資料番号 IBISML2024-59 
発行日 2025-03-11 (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 IBISML2024-59

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2025-03-18 - 2025-03-19 
開催地(和) 滋賀大学 彦根キャンパス 
開催地(英)  
テーマ(和) 基盤モデルとその応用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習一般 (IBISML) 
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 2025-03-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 量子化二値行列分解による行列データ圧縮 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 軽量化 /  
キーワード(2)(和/英) 量子化 /  
キーワード(3)(和/英) 行列分解 /  
キーワード(4)(和/英) 離散最適化 /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 黒木 響 / / クロキ キョウ
第1著者 所属(和/英) 東京科学大学 (略称: 科学大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) チュ ヴァン ティエム / / チュ ヴァン ティエム
第2著者 所属(和/英) 東京科学大学 (略称: 科学大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 本村 真人 / / モトムラ マサト
第3著者 所属(和/英) 東京科学大学 (略称: 科学大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 川村 一志 / / カワムラ カズシ
第4著者 所属(和/英) 東京科学大学 (略称: 科学大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-03-18 11:40:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2024-59 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.446 
ページ範囲 pp.15-22 
ページ数
発行日 2025-03-11 (IBISML) 


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