NMFを用いた表現学習に対するコレスキー分解を用いた補正法
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概要
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本稿では,NMF(Non-negative Matrix Factorization) を用いて表現学習を行う際に学習される局所表現の非直交性に着目し,特徴空間における計量に対するコレスキー分解を活用することで学習した表現を補正する手法を提案する.個々のデータを局所表現の線形結合として表現する際,表現における非負性を保証する手法として NMF が注目を集めている.しかし,学習した表現を活用する際には,局所表現の非直交性に起因する問題は考慮されてこなかった.提案法では NMF がデータを局所表現の線形結合に分解することに着目し,局所表現を用いることで特徴空間における計量を推定し,計量に対するコレスキー分解から得られる上三角行列を活用して学習した表現を補正する.提案法を文書クラスタリングに適用し,提案法の有効性を確認した.
- 2011-02-28
著者
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