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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-05 15:10 ［ポスター講演］RKHS上のPerron-Frobenius作用素を用いた力学系間の比較について ○石川 勲（理研/慶大）・藤井慶輔（理研）・池田正弘（理研/慶大）・橋本悠香（慶大）・河原吉伸（阪大/理研）  IBISML2018-67 |
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| 抄録 | （和） | 複数のデータ間の差異を計る “計量” の研究は画像認識や機械学習において長年に渡り重要な問題である. 本稿では(非線形)力学系間の差異を計る正定値カーネルを構成する枠組みを RKHS 上の Koopman 作用素を用いて 行った.本稿で定義するカーネルは正準角などを用いて定義した先行の距離やカーネルを包括するものである.また， 複素平面での回転と実データを例に取り，我々の計量の有用性についても議論する. |
| （英） | The development of a metric for structural data is a long-term problem in pattern recognition and machine learning. In this paper, we develop a general metric for comparing nonlinear dynamical systems that is defined with Koopman operator in reproducing kernel Hilbert spaces. Our metric includes the existing fundamental metrics for dynamical systems, which are basically defined with principal angles between some appropriately-chosen subspaces, as its special cases. We also describe the estimation of our metric from finite data. We empirically illustrate our metric with an example of rotation dynamics in a unit disk in a complex plane, and evaluate the performance with real-world time-series data. | |
| キーワード | （和） | 力学系 / Koopman作用素 / 再生核Hilbert空間 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Dynamical system / Koopman operator / Reproducing kernel Hilbert space / Machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-67, pp. 175-182, 2018年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-67 | |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2018-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-11-05 - 2018-11-07 |
| 開催地（和） | 北海道民活動センター（かでる2.7） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RKHS上のPerron-Frobenius作用素を用いた力学系間の比較について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On comparison of dynamical systems via Perron-Frobenius operators on reproducing kernel Hilbert spaces |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 力学系 / Dynamical system |
| キーワード(2)（和/英） | Koopman作用素 / Koopman operator |
| キーワード(3)（和/英） | 再生核Hilbert空間 / Reproducing kernel Hilbert space |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 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） | 石川 勲 / Isao Ishikawa / イシカワ イサオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 理化学研究所/慶應義塾大学 (略称： 理研/慶大) RIKEN/ Keio University (略称： RIKEN/Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤井 慶輔 / Keisuke Fujii / フジイ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 正弘 / Masahiro Ikeda / イケダ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 理化学研究所/慶應義塾大学 (略称： 理研/慶大) RIKEN/ Keio University (略称： RIKEN/Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 悠香 / Yuka Hashimoto / ハシモト ユカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河原 吉伸 / Yoshinobu Kawahara / |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学/理化学研究所 (略称： 阪大/理研) Osaka University/RIKEN (略称： Osaka Univ/RIKEN.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-05 15:10:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-67 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.284 |
| ページ範囲 | pp.175-182 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |
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