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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-03-11 17:15 階層的な記憶パターンを持つ自己相関型連想記憶モデルのPCAによる解析 ○塩塚丁二郎（早大）・永田賢二・福島孝治（東大）・岡田真人（東大/理研）・井上真郷（早大）  NC2009-158 |
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| 抄録 | （和） | 統計力学的手法は情報処理分野にも応用されているが，解析解が得られるのは専ら平均場モデルに属する問題に限られてしまう．そこで本研究では，系のシミュレーションによる解析手法を提案し，その有効性を検証する．これは，交換モンテカルロ法と主成分分析（PCA）を組み合わせた手法であり，得られた高次元の経験分布を可視化して解釈することで系のマクロ状態を推定しようとするものである．また，確率的主成分分析（PPCA）の枠組みを導入し，有効な主成分の個数も推定した．本手法を，平均場解析により系の相図が得られる連想記憶モデルに適用したところ，理論的な知見を反映する結果が得られた．これは，本研究で提案した手法が，未知の系を予測する普遍的手法の一つになり得ることを示唆する． |
| （英） | The statistical mechanical approach is useful and has been applied to various problems in the field of information processing, but its application is mainly limited to the class of the mean-field models. This report proposes a more general analysis method and validates its effectiveness. This method combines exchange Monte Carlo method and principal component analysis (PCA), and visualizes obtained high-dimensional empirical distribution. Through this method, we try to estimate the macro state of a given system. We also estimate an effective number of principal components by introducing probabilistic principal component analysis (PPCA). We have applied this approach to associative memory model, and obtained consistent results with those by the mean-field analysis. Those results suggest the possibility that we can analyze not-analytically-solved systems by using this approach. | |
| キーワード | （和） | 統計力学 / 交換モンテカルロ法 / 主成分分析（PCA） / 確率的主成分分析（PPCA） / 自己相関型連想記憶モデル / 階層的な記憶パターン / / |
| （英） | statistical mechanics / exchange Monte Carlo method / principal component analysis / probabilistic principal component analysis / autocorrelation type associative memory model / hierarchical patterns / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 461, NC2009-158, pp. 413-418, 2010年3月. | |
| 資料番号 | NC2009-158 | |
| 発行日 | 2010-03-02 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2009-158 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2010-03-09 - 2010-03-11 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2010-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階層的な記憶パターンを持つ自己相関型連想記憶モデルのPCAによる解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Autocorrelation type Associative Memory Model with Hierarchical Patterns by Using PCA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計力学 / statistical mechanics |
| キーワード(2)（和/英） | 交換モンテカルロ法 / exchange Monte Carlo method |
| キーワード(3)（和/英） | 主成分分析（PCA） / principal component analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 確率的主成分分析（PPCA） / probabilistic principal component analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 自己相関型連想記憶モデル / autocorrelation type associative memory model |
| キーワード(6)（和/英） | 階層的な記憶パターン / hierarchical patterns |
| 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） | 塩塚 丁二郎 / Teijiro Shiotsuka / シオツカ テイジロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永田 賢二 / Kenji Nagata / ナガタ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福島 孝治 / Koji Hukushima / フクシマ コウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学/科学技術振興機構 (略称： 東大/理研) Tokyo University/RIKEN Brain Science Institute (略称： Tokyo Univ./RIKEN) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-11 17:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2009-158 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.461 |
| ページ範囲 | pp.413-418 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-03-02 (NC) |
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