| 講演名 | 2022-12-03 DCアルゴリズムを用いたSCAD正則化項付きICA 遠藤 優介(茨城大), 竹田 晃人(茨城大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，多次元のデータから潜在的な因子や成分を見つけ出すための手法であるICA(Independent Component Analysis: 独立成分分析) の改良手法を提案する．提案手法では，分解行列に対して疎制約を課し，かつ評価関数を2 つの凸関数に分離する最適化手法であるDC(Difference of Convex functions) アルゴリズムを用いることで結果の解釈可能性を向上させている．加えて提案手法の実用性の確認のため，人工的に作成した観測信号行列に対して提案手法を適用した結果を示し，考察を行う． |
| 抄録(英) | In this work, we propose an improved method of ICA(Independent Component Analysis), which is used for identifying latent components or factors in multi-dimensional data. In our method, we attempt to enhance the interpretability of results from ICA by imposing a sparse constraint for the factorized matrix and by DC algorithm to separate cost functions into two convex functions. In addition, we apply our method to synthetic data for validation of the utility, and discuss the results. |
| キーワード(和) | 独立成分分析 / 疎行列分解 / DCアルゴリズム / 非凸最適化 |
| キーワード(英) | Independent Component Analysis / sparse matrix factorization / Difference of Convex functions Algorithm / non-convex optimization |
| 資料番号 | MBE2022-31,NC2022-53 |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2022/12/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | 大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Electro-Communication University |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, ME, etc. |
| 委員長氏名（和） | 堀 潤一(新潟大) / 山川 宏(東大) |
| 委員長氏名（英） | Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 久(近畿大) / 田中 宏和(東京都市大学) |
| 副委員長氏名（英） | Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) / Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) / 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) / Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | DCアルゴリズムを用いたSCAD正則化項付きICA |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | ICA with SCAD penalty via DC algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | 疎行列分解 / sparse matrix factorization |
| キーワード(3)（和/英） | DCアルゴリズム / Difference of Convex functions Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 非凸最適化 / non-convex optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 遠藤 優介 / Yusuke Endo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 竹田 晃人 / Koujin Takeda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-12-03 |
| 資料番号 | MBE2022-31,NC2022-53 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | MBE-291,NC-292 |
| ページ範囲 | pp.38-42(MBE), pp.38-42(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) |