| 講演名 | 2011-09-06 Canonical Dependency Analysis based on Squared-loss Mutual Information , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Canonical correlation analysis (CCA) is a classical technique to iteratively find projection directions for two sets of variables such that their correlation is maximized. In this paper, we propose an extension of CCA based on a squared-loss variant of mutual information. The proposed method, which we call least-squares canonical dependency analysis (LSCDA), has various useful properties, for example, it can capture higher-order correlations, it can simultaneously find multiple projection directions (i.e., subspaces), it does not involve density estimation, and it is equipped with a model selection strategy. We illustrate the usefulness of LSCDA through experiments. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Canonical Correlation Analysis / Squared-loss Mutual Information / Direct Density-ratio Estimation |
| 資料番号 | PRMU2011-79,IBISML2011-38 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2011/8/29(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Canonical Dependency Analysis based on Squared-loss Mutual Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Canonical Correlation Analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Masayuki KARASUYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2011-09-06 |
| 資料番号 | PRMU2011-79,IBISML2011-38 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 193 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |