非負制約下における複合行列分解
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概要
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ユビキタスコンピューティングやセンサーネットワークの普及に伴い,多種多様なデータが取得されるようになった.これらの大規模かつ複合的なデータを,各モダリティに対するドメイン知識を活用し特徴量抽出しつつ,包括的に解析できれば,データの多角的な解釈が可能になると考えられる.本稿では,複合的なデータを解析するための統計的機械学習のアプローチとして,複数のデータを同時解析する枠組みである,Non-negative Multiple Matrix Factorization (NMMF)を提案する.NMMFは観測行列の分解時に2つの補助行列を利用する手法である.本稿では,NMMFをNon-negative Matrix Factorization (NMF)の一般化として定式化し,実験によって,NMMFの定量的な性能を評価する.
- 2013-05-16
著者
-
木村 昭悟
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
石黒 勝彦
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
木村 昭悟
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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澤田 宏
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
木村 昭悟
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
竹内 孝
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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