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講演抄録/キーワード
講演名 2012-11-08 15:00
変分ベイズ主成分分析の次元推定性能保証について
中島伸一ニコン)・冨岡亮太東大)・杉山 将東工大)・デリン ババカンイリノイ大
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抄録 (和) ベイズ推定の効率的近似手法である変分ベイズ法は,
多くの応用において高い性能を示している.
しかし,その性能は理論的に解明されているとは言いがたい.
例えば,変分ベイズ法によって得られるスパースな解は実用上有用であるが,
そのようなスパース性は厳密なベイズ推定において必ずしも観測されない.
本稿では確率的主成分分析に焦点をあて,
変分ベイズ法の有用性に関する理論的解析を行う.
具体的に述べると,ノイズ分散が未知な状況で変分ベイズ主成分分析を適用したとき,
真のランクと変分ベイズ推定量とのランクが一致するための十分条件を,
ランダム行列理論に基づいて導出する.
解析の過程で導出される
ノイズ分散推定量のバウンドと,
以前に導出されたものよりもはるかにシンプルな大域解の表現は,
変分ベイズ主成分分析の容易な実装を可能にする. 
(英) The variational Bayesian (VB) approach is
one of the best tractable approximations to the Bayesian estimation,
and it was demonstrated to perform well in many applications.
However, its good performance was not fully understood theoretically.
For example, VB sometimes produces a sparse solution,
which is regarded as a practical advantage of VB,
but such sparsity is hardly observed in the rigorous Bayesian estimation.
In this paper, we focus on probabilistic PCA and
give more theoretical insight into the empirical success of VB.
More specifically, for the situation where the noise variance is unknown,
we derive a sufficient condition for perfect recovery of the true PCA
dimensionality
in the large-scale limit
when the size of an observed matrix
goes to infinity with its column-row ratio fixed.
In our analysis, we obtain bounds for a noise variance estimator
and simple closed-form solutions for other parameters,
which themselves are actually very useful for better implementation of VB-PCA.
キーワード (和) 行列分解 / 変分ベイズ / スパース性 / 次元完全復元 / / / /  
(英) matrix factorization / variational Bayes / sparsity / perfect dimensionality recovery / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-66, pp. 229-236, 2012年11月.
資料番号 IBISML2012-66 
発行日 2012-10-31 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2012-11-07 - 2012-11-09 
開催地(和) 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 
開催地(英) Bunkyo School Building, Tokyo Campus, Tsukuba Univ. 
テーマ(和) 第15回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2012-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 変分ベイズ主成分分析の次元推定性能保証について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On Dimensionality Recovery Guarantee of Variational Bayesian PCA 
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) スパース性 / sparsity  
キーワード(4)(和/英) 次元完全復元 / perfect dimensionality recovery  
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) 中島 伸一 / Shinichi Nakajima / ナカジマ シンイチ
第1著者 所属(和/英) 株式会社ニコン (略称: ニコン)
Nikon Corporation (略称: Nikon)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 冨岡 亮太 / Ryota Tomioka / トミオカ リョウタ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第3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4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4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 2012-11-08 15:00:00 
発表時間 150 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2012-66 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.279 
ページ範囲 pp.229-236 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2012-10-31 


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