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講演抄録/キーワード
講演名 2006-10-20 14:30
複数のテンソルデータの同時低ランク近似
井上光平浦浜喜一九大
抄録 (和) マルチスペクトル画像やボクセルデータなどの多次元配列データはテンソルと呼ばれる.本論文では,複数のテンソル(多次元配列)データを同時に低ランク近似する問題を,復元誤差の最小化問題として定式化し,その反復解法と非反復近似解法を提案する.ハイパースペクトル画像の集合を圧縮する実験で提案手法の有効性を検証する. 
(英) In this paper, we propose iterative and non-iterative algorithms for simultaneous low rank approximation of tensors (SLRAT). We formulate the SLRAT as a minimization problem, in which we want to minimize the reconstruction error of tensors. We illustrate the utility of the SLRAT on image compression using hyperspectral images.
キーワード (和) テンソル / 同時低ランク近似 / 次元削減 / 高階特異値分解 / / / /  
(英) tensor / simultaneous low rank approximation / dimensionality reduction / higher-order singular value decomposition / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 301, PRMU2006-112, pp. 47-52, 2006年10月.
資料番号 PRMU2006-112 
発行日 2006-10-13 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 PRMU NLC TL  
開催期間 2006-10-19 - 2006-10-20 
開催地(和) NHK技研 
開催地(英)  
テーマ(和) (1) ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア理解・言語理解 (2) 深い言語処理のためのフレームワーク 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2006-10-PRMU-NLC-TL 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 複数のテンソルデータの同時低ランク近似 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Simultaneous Low Rank Approximations of Tensors 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) テンソル / tensor  
キーワード(2)(和/英) 同時低ランク近似 / simultaneous low rank approximation  
キーワード(3)(和/英) 次元削減 / dimensionality reduction  
キーワード(4)(和/英) 高階特異値分解 / higher-order singular value decomposition  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 光平 / Kohei Inoue / イノウエ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 浦浜 喜一 / Kiichi Urahama / ウラハマ キイチ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2006-10-20 14:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2006-112 
巻番号(vol) vol.106 
号番号(no) no.301 
ページ範囲 pp.47-52 
ページ数
発行日 2006-10-13 (PRMU) 


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