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講演抄録/キーワード
講演名 2011-09-05 10:00
行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解
中島伸一ニコン)・杉山 将東工大)・デリン ババカンイリノイ大PRMU2011-58 IBISML2011-17
抄録 (和) 変分ベイズ行列分解は,
分解因子間の独立性(行列因子間独立性)を満たす分布によって
ベイズ事後分布を近似する手法であり,繰り返しアルゴリズムによって解かれる.
我々は近年,観測行列が欠損値を含まない場合において,
より強い制約(列間独立性)により簡略化された変分ベイズ法(簡略変分ベイズ法)の解析解を導出した.
この結果により,
繰り返しアルゴリズムよりも少ない計算量で大域解析解を得ることが可能となったが,
列間独立性により近似精度がどの程度劣化するかは明らかにされていなかった.
本稿では,
行列因子間独立性における変分ベイズ事後分布が,
実は列間独立性を満たすことを理論的に示す.
すなわち,列間独立性の導入によって
近似精度は全く劣化しないのである.
これにより,簡略化しないオリジナルの変分ベイズ解が
解析的に効率よく計算できることになった.
実験では,確率的主成分分析を例にとって
我々の手法の有用性を示す. 
(英) Variational Bayesian matrix factorization (VBMF) efficiently
approximates the posterior distribution of factorized matrices
by assuming matrix-wise independence of the two factors.
A recent study on fully-observed VBMF
showed that, under a stronger assumption that the two factorized matrices are
column-wise independent,
the global optimal solution can be analytically computed.
However, it was not clear how restrictive
the column-wise independence assumption is.
In this paper, we prove that the global solution under matrix-wise
independence is actually column-wise independent,
implying that the column-wise independence assumption is harmless.
A practical consequence of our theoretical finding is that
the global solution under matrix-wise independence (which is a standard setup)
can be obtained analytically in a computationally very efficient way
without any iterative algorithms.
We experimentally illustrate advantages of using our analytic solution
in probabilistic principal component analysis.
キーワード (和) 行列分解 / 変分ベイズ / 行列因子間独立性 / 列間独立性 / 確率的主成分分析 / / /  
(英) matrix factorization / variational Bayes / matrix-wise independence / column-wise independence / probabilistic PCA / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 194, IBISML2011-17, pp. 1-8, 2011年9月.
資料番号 IBISML2011-17 
発行日 2011-08-29 (PRMU, 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 PRMU2011-58 IBISML2011-17

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2011-09-05 - 2011-09-06 
開催地(和) はこだて未来大学 
開催地(英)  
テーマ(和) コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Global Solution of Variational Bayesian Matrix Factorization Under Matrix-wise Independence 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 行列分解 / matrix factorization  
キーワード(2)(和/英) 変分ベイズ / variational Bayes  
キーワード(3)(和/英) 行列因子間独立性 / matrix-wise independence  
キーワード(4)(和/英) 列間独立性 / column-wise independence  
キーワード(5)(和/英) 確率的主成分分析 / probabilistic PCA  
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) 中島 伸一 / Shinichi Nakajima / ナカジマ シンイチ
第1著者 所属(和/英) (株)ニコン (略称: ニコン)
Nikon Corporation (略称: Nikon)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) デリン ババカン / Derin Babacan / デリン ババカン
第3著者 所属(和/英) イリノイ大学 (略称: イリノイ大)
University of Illinois (略称: Illinois Univ.)
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講演者
発表日時 2011-09-05 10:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-PRMU2011-58,IEICE-IBISML2011-17 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.193(PRMU), no.194(IBISML) 
ページ範囲 pp.1-8 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-PRMU-2011-08-29,IEICE-IBISML-2011-08-29 


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