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講演抄録/キーワード
講演名 2013-11-13 15:45
[ポスター講演]高次統計量の誤差分布推定による独立成分分析の改良
松田源立山口和紀東大
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抄録 (和) 独立成分分析(ICA)は、ブラインド源信号分離の
分野において広く利用されている手法である。
ICAは、源信号が互いに独立、かつ任意の非ガウス分布に従う、という仮定の元
で、高次統計量を利用して源信号を推定する。
既存のICAの理論においては、観測信号のサンプル数が十分に
あれば、正確な源信号の推定が可能であることが知られているが、サンプル数
が少ない場合の頑健性については明確な分析が行われていなかった。
本論文では、ICAの一手法である joint approximate diagonalization (JAD)に
ついて、サンプル数が少ない状態でも頑健性を向上させる方法を提案する。
具体的には、JADにおいて使用される高次統計量について、サンプル数が少ない
場合の推定誤差の分布を利用する。推定された誤差分布に基づきJADの問題を最
大尤度推定問題に置き換えることで、頑健性の高いICAを提案する。
さらに数値実験によりその有効性を検証する。 
(英) Independent component analysis (ICA) is a solution for blind source
separation problems.
ICA can estimate the sources by utilizing the higher-order statistics
under the assumptions that the sources are
independent of each other and they are given according to any
non-Gaussian distributions.
In the previous works on ICA, it was known that ICA can estimate the
sources accurately if the sample size of them is sufficiently large.
However, it has been unclear which ICA is robust or not for a small size
of samples.
In this paper,
a new extension of
joint approximate approximation (JAD, which is a method of ICA) is proposed
in order to ameliorate the
robustness for a small size of samples.
In the proposed method, the error distribution of the estimation of
the higher-order statistics in JAD is estimated when the sample size is
small.
The optimization problem of JAD is regarded as a maximum-likelihood problem by
utilizing the estimated error distribution. Then, a more robust ICA is
proposed.
Moreover, numerical experiments are done in order to verify the validity of this method.
キーワード (和) 独立成分分析 / 高次統計量 / 頑健性 / / / / /  
(英) independent component analysis / higher-order cumulants / robustness / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-59, pp. 177-183, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-59 
発行日 2013-11-05 (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 2013-11-10 - 2013-11-13 
開催地(和) 東京工業大学 蔵前会館 
開催地(英) Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan 
テーマ(和) 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル 
テーマ(英) The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 高次統計量の誤差分布推定による独立成分分析の改良 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of independent component analysis by an estimation of the error distribution of higher-order statistics 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 独立成分分析 / independent component analysis  
キーワード(2)(和/英) 高次統計量 / higher-order cumulants  
キーワード(3)(和/英) 頑健性 / robustness  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 松田 源立 / Yoshitatsu Matsuda /
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 和紀 / Kazunori Yamaguchi /
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
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講演者
発表日時 2013-11-13 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-59 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.177-183 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2013-11-05 


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