| 講演名 | 1999/3/19 幾何学的最適化法による独立成分分析 西森 康則, 赤穂 昭太郎, |
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| 抄録(和) | 信号処理、コンピュータビジョン、制御理論などに表れる様々な問題において、直交群上に拘束条件をもつ最適化問題を解く必要がしばしば生じる。ところが、最急降下法などの従来ユークリッド空間上で用いられてきた反復的最適化法をそのまま適用すると、1回毎に拘束条件が破られてしまう。この難点を克服するために、本稿では測地線に沿った幾何学的最適化法を提案し、近年活発に研究されている新しい統計的信号処理の手法、独立成分分析の学習アルゴリズムにこれを適用する。 |
| 抄録(英) | Various problems arizing from signal processing, computer vision, and control theory can be regarded as opitimization problems on the orthogonal group. But when we apply ordinary iterative optimization methods such as the gradient descent method to those problems, the updated matrix deviates from the orthogonal group in each step. In order to circumvent this problem we propose a new geometric optimization method for the orthogonal group based on geodesics, and applied it to independent component analysis, which is a new statistical signal processing method making impact on a variety of fields. Simulation result shows our method accelerates the covergence of learning. |
| キーワード(和) | 独立成分分析 / 最急降下法 / ニュートン法 / リー群 / 測地線 |
| キーワード(英) | ICA / gradient descent method / Newton method / Lie group / geodesics |
| 資料番号 | NC98-161 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/3/19(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 幾何学的最適化法による独立成分分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Independent Component Analysis by Geometric Optimization method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 独立成分分析 / ICA |
| キーワード(2)（和/英） | 最急降下法 / gradient descent method |
| キーワード(3)（和/英） | ニュートン法 / Newton method |
| キーワード(4)（和/英） | リー群 / Lie group |
| キーワード(5)（和/英） | 測地線 / geodesics |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西森 康則 / Yasunori Nishimori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電子技術総合研究所 Electrotechnical Laboratory |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電子技術総合研究所 Electrotechnical Laboratory |
| 発表年月日 | 1999/3/19 |
| 資料番号 | NC98-161 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 674 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |