| 講演名 | 2016-11-17 滑らかなテンソル分解 今泉 允聡(東大), 林 浩平(産総研), |
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| 抄録(和) | テンソル分解は画像解析や時系列解析などの分野で用いられているが、データが高次元になるにつれ統計的な損失が増大しやすい。これを防ぐため、時間や空間方向に滑らかさを持つデータテンソルの新しい分解法を提案する。提案手法は、テンソルが持つ一種の連続性を少数の基底関数で表現することで高次元性を回避する。本研究は、提案手法の推定誤差および近似誤差を理論的に評価し、またテンソル補完問題などに応用した際の性能を実験的に示す。 |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | テンソル分解 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IBISML2016-94 |
| 発行日 | 2016-11-09 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2016/11/16(から3日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) |
| 委員長氏名（和） | 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 津田 宏治(東大) / 竹内 一郎(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 滑らかなテンソル分解 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Tensor Decomposition with Smoothness |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | テンソル分解 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 今泉 允聡 / Masaaki Imaizumi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：UT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 林 浩平 / Kohei Hayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2016-11-17 |
| 資料番号 | IBISML2016-94 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IBISML-300 |
| ページ範囲 | pp.345-352(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2016-11-09 (IBISML) |