| 講演名 | 2003/2/14 Non-negfative Matrix Factorizationの初期値の設定法とその応用 堀田 政二, 宮原 末治, |
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| 抄録(和) | 本論文では,非負行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)における初期値の設定法とその応用法を提案する.はじめに,NMFの初期値としてデータ行列を特異値分解して得られる直交行列の要素の絶対値を利用する方法を提案する.この初期値の設定法を利用することにより,初期値をランダムに設定するよりも望ましい解を得ることができることを実験で示す.次に,この初期値の設定法を利用して,NMFを印刷文字認識における学習データの圧縮とベクトル空間法に基づく類似検索へ応用する.印刷文字認識における学習データの圧縮では,NMFがノイズ成分を平滑化するという性質を利用することにより,ノイズに影響されない良質な辞書データを得ることができる.ベクトル空間法に基づく類似検索では,検索制度がNMFの初期値,行列の階数,反復回数が依存するため,これらのパラメータを検索精度が向上するように決定する手順を示す.本論文で提案する初期値の設定法が,これらの応用に有効であることを実験で示す. |
| 抄録(英) | This paper presents an initialization ethod for Non-negative Matrix Factorization (NMF) and its applications. First, we propose an initialization method that sets the absolute value of elements of the orthonormal matrices obtained by Singular Value Decomposition (SVD) to the initial values of matrices in NMF. It is verified by an experiment that the desirable matrices for NMF are obtained by using our initialization method instead of a random initialization. Second, we propose the applications of NMF using our initialization method such as training data compression and similarity search based on vector space model. With our training data compression method, we can obtain a high-quality compressed training data by utilizing the property of noise reduction in NMF. In similarity search based on NMF, the retrieval accuracy depends on the initial values of matrices, the matrix rank and the number of iterations, so we show how to determine these parameters to improve the retrieval accuracy. It is verified by experiments that our initialization method is effective in these applications. |
| キーワード(和) | 非負行列因子分解 / 初期値設定 / 特異値分解 / 学習データ圧縮 / 類似検索 |
| キーワード(英) | non-negative matrix factorization / initialization method / singular value decomposition / training data compression / similarity search |
| 資料番号 | PRMU2002-214 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2003/2/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Non-negfative Matrix Factorizationの初期値の設定法とその応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Initialization Method for Non-negative Matrix Factorization and Its Applications |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非負行列因子分解 / non-negative matrix factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 初期値設定 / initialization method |
| キーワード(3)（和/英） | 特異値分解 / singular value decomposition |
| キーワード(4)（和/英） | 学習データ圧縮 / training data compression |
| キーワード(5)（和/英） | 類似検索 / similarity search |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 堀田 政二 / Seiji HOTTA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長崎大学情報システム工学科 Department of Computer and Information Sciences, Nagasaki University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮原 末治 / Sueharu MIYAHARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長崎大学情報システム工学科 Department of Computer and Information Sciences, Nagasaki University |
| 発表年月日 | 2003/2/14 |
| 資料番号 | PRMU2002-214 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 652 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |