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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
MSS, CAS
(共催)
IPSJ-AL
(連催) [詳細]
2020-11-25
17:00
ONLINE オンライン開催 乗法型更新と合意形成に基づく非負値行列因子分解の分散計算アルゴリズム
道免陽平右田剛史高橋規一岡山大CAS2020-24 MSS2020-16
非負値行列因子分解(NMF: Nonnegative Matrix Factorization)は,与えられた非負値行列... [more] CAS2020-24 MSS2020-16
pp.28-33
EA 2019-12-13
13:25
福岡 九州工業大学戸畑キャンパス(北九州市) ブラインド音声抽出のための多変量複素一般化Gauss分布に基づくランク制約付き空間共分散行列推定法及びその高速化
久保優騎高宗典玄東大)・北村大地香川高専)・猿渡 洋東大EA2019-78
本稿では,拡散性音源中に存在する方向性の目的音声を分離・抽出する手法であるランク制約付き空間共分散行列推定法における生成... [more] EA2019-78
pp.85-92
EA, SIP, SP
(共催)
2019-03-14
15:40
長崎 アイランド ナガサキ(長崎市) ブラインド音源分離における多変量複素Student's t分布に基づくランク制約付き空間共分散モデルの推定
久保優騎高宗典玄東大)・北村大地香川高専)・猿渡 洋東大EA2018-128 SIP2018-134 SP2018-90
本論文では,拡散性音源中に存在する方向性の目的音源を分離する手法であるランク制約付き空間共分散モデル推定法における生成モ... [more] EA2018-128 SIP2018-134 SP2018-90
pp.173-178
NLP, NC
(併催)
2019-01-24
15:20
北海道 北海道大学 百年記念会館 誤差関数が対数を含む場合の非負値行列因子分解の新たな乗法型更新式導出法
高祖晶弘高橋規一岡山大NLP2018-122
非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization: NMF)は,与えられた非負値行列... [more] NLP2018-122
pp.137-142
NLP 2017-05-11
16:00
岡山 岡山理科大学 正則化項が導入された非負値行列因子分解のための乗法型更新式の導出
高祖晶弘高橋規一岡山大NLP2017-13
非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization: NMF)は与えられた非負値行列を... [more] NLP2017-13
pp.63-68
RCS, IT, SIP
(共催)
2016-01-18
10:35
大阪 関西学院大学(大阪梅田) 一般化誤差関数に基づく非負値行列因子分解に対する乗法型更新式とその大域収束性の解析
関 真慧高橋規一岡山大IT2015-59 SIP2015-73 RCS2015-291
非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization: NMF) は与えられた非負値行列... [more] IT2015-59 SIP2015-73 RCS2015-291
pp.67-72
NLP, CAS
(共催)
2015-10-05
11:35
広島 アステールプラザ(広島市) 非負値行列因子分解に関連する制約付き最適化問題に対する乗法型更新式の導出とその大域収束性の解析
関 真慧高橋規一岡山大CAS2015-24 NLP2015-85
非負値行列因子分解(Nonnegative Matrix Factorization: NMF)は与えられた非負値行列を... [more] CAS2015-24 NLP2015-85
pp.21-26
CAS, SIP, MSS, VLD, SIS
(共催) [詳細]
2014-07-11
16:40
北海道 北海道大学 非負値行列因子分解のためのKL, Gamma, Renyiダイバージェンスに基づく新たな更新式の導出
関 真慧高橋規一岡山大CAS2014-47 VLD2014-56 SIP2014-68 MSS2014-47 SIS2014-47
非負値行列因子分解の新しい反復計算法として,Kullback-Leiblerダイバージェンス,γダイバージェンス,Re... [more] CAS2014-47 VLD2014-56 SIP2014-68 MSS2014-47 SIS2014-47
pp.253-258
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]複数行列の行列分解に関する一考察
幸島匡宏江崎健司高屋典子澤田 宏NTTIBISML2013-50
本研究では, 複数行列の新しい行列分解手法を提案する. 近年複数のデータを組み合わせた複合データの解析手法が多数提案され... [more] IBISML2013-50
pp.107-114
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