Non-negfative Matrix Factorizationの初期値の設定法とその応用
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概要
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本論文では,非負行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)における初期値の設定法とその応用法を提案する.はじめに,NMFの初期値としてデータ行列を特異値分解して得られる直交行列の要素の絶対値を利用する方法を提案する.この初期値の設定法を利用することにより,初期値をランダムに設定するよりも望ましい解を得ることができることを実験で示す.次に,この初期値の設定法を利用して,NMFを印刷文字認識における学習データの圧縮とベクトル空間法に基づく類似検索へ応用する.印刷文字認識における学習データの圧縮では,NMFがノイズ成分を平滑化するという性質を利用することにより,ノイズに影響されない良質な辞書データを得ることができる.ベクトル空間法に基づく類似検索では,検索制度がNMFの初期値,行列の階数,反復回数が依存するため,これらのパラメータを検索精度が向上するように決定する手順を示す.本論文で提案する初期値の設定法が,これらの応用に有効であることを実験で示す.
- 2003-02-14
著者
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