行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
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概要
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変分ベイズ行列分解は,分解因子間の独立性(行列因子間独立性)を満たす分布によってベイズ事後分布を近似する手法であり,繰り返しアルゴリズムによって解かれる.我々は近年,観測行列が欠損値を含まない場合において,より強い制約(列間独立性)により簡略化された変分ベイズ法(簡略変分ベイズ法)の解析解を導出した.この結果により,繰り返しアルゴリズムよりも少ない計算量で大域解析解を得ることが可能となったが,列間独立性により近似精度がどの程度劣化するかは明らかにされていなかった.本稿では,行列因子間独立性における変分ベイズ事後分布が,実は列間独立性を満たすことを理論的に示す.すなわち,列間独立性の導入によって近似精度は全く劣化しないのである.これにより,簡略化しないオリジナルの変分ベイズ解が解析的に効率よく計算できることになった.実験では,確率的主成分分析を例にとって我々の手法の有用性を示す.
- 2011-08-29
著者
-
杉山 将
東京工業大学情報理工学研究科
-
杉山 将
東京工業大学
-
中島 伸一
ニコン光技術研究所
-
杉山 将
東京工業大学 Jst Presto
-
ババカン デリン
ベックマン高等科学技術研究所イリノイ大学
-
中島 伸一
ニコン
-
ババカン デリン
ベックマン高等科学技術研究所 イリノイ大学 アーバナ・シャンペーン
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