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講演抄録/キーワード
講演名 2011-03-29 12:00
複数グラフィカル・ガウシアン・モデルの共通部分構造の学習
原 聡鷲尾 隆阪大IBISML2010-129
抄録 (和) 確率変数間の依存構造はデータの背後にある生成過程と密接に関連している.そのため,変数間の依存構造の推定はデータマイニングにおける重要な問題となっている.特に,複数の異なる環境下で収集されたデータが一部の変数間に共通した依存構造を持つ場合,背後に環境条件によらないより本質的な依存関係が存在する可能性が示唆される.本研究では,グラフィカル・ガウシアン・モデル(GGM)について複数のGGM 間で共有される部分構造を推定する手法を提案する.提案法は従来のGGM の構造推定手法の自然な拡張となっており,ブロック座標降下法により効率的に解を得ることができる.数値実験により,提案法が従来法と同等のGGM 構造推定精度を有しつつ,高い精度で共通部分構造を推定できることを確認した. 
(英) Dependency structure among variables is closely tied to an underlying data generating process. Therefore, learning a dependency structure from observations is an important task in data mining. Especially when multiple data sources involve common substructure among their dependency structures, it implies an existence of an underlying fundamental mechanism. In this paper, we propose a learning algorithm for finnding such a common dependency structure from multiple datasets in the case of Gaussian Graphical Model (GGM). Our proposed algorithm is based on a block coordinate descent method and is a natural extension of an existing learning algorithm for GGM. We show the validity of our approach in a numerical simulation.
キーワード (和) グラフィカル・ガウシアン・モデル / 共通部分構造 / $\ell_1$正則化 / ブロック座標降下法 / / / /  
(英) Graphical Gaussian Model, / invariant substructure / $\ell_1$regularization, / block coordinate descent / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 476, IBISML2010-129, pp. 177-181, 2011年3月.
資料番号 IBISML2010-129 
発行日 2011-03-21 (IBISML) 
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 IBISML2010-129

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2011-03-28 - 2011-03-29 
開催地(和) 阪大中之島センター 
開催地(英) Nakanoshima Center, Osaka Univ. 
テーマ(和) テキスト・Webマイニング、一般 
テーマ(英) Text and Web mining, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 複数グラフィカル・ガウシアン・モデルの共通部分構造の学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning an Invariant Substructure of Multiple Graphical Gaussian Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) グラフィカル・ガウシアン・モデル / Graphical Gaussian Model,  
キーワード(2)(和/英) 共通部分構造 / invariant substructure  
キーワード(3)(和/英) $\ell_1$正則化 / $\ell_1$regularization,  
キーワード(4)(和/英) ブロック座標降下法 / block coordinate descent  
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) 原 聡 / Satoshi Hara / ハラ サトシ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鷲尾 隆 / Takashi Washio / ワシオ タカシ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2011-03-29 12:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2010-129 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.177-181 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-IBISML-2011-03-21 


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