| タイトル | 潜在変数に階層モデルを仮定したベイズ独立成分分析 |
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| 著者 | 浅葉海 、齋藤翔太 、堀井俊佑 、松嶋敏泰 |
| 年度 | 2017 |
| 形式 | 国内学会 |
| 分野 | 知識情報処理 |
| 掲載雑誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 掲載号・ページ | vol. 117, no. 475, IBISML2017-97, pp. 49-53 |
| 掲載年 | 2018 |
| 掲載月 | 3 |
| アブスト （日本語） |
電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML） 2018年3月5日～6日（発表日: 5日） 九州大学西新プラザ（福岡市早良区） 査読無 DOI: なし 独立成分分析は，観測データを生成する未知の潜在変数を推定する問題を扱い，音声信号処理，時系列解析，画像の特徴抽出などに応用されている．独立成分分析の従来研究として，潜在変数にラプラス分布を仮定した研究があるが，潜在変数の事後分布を解析的に計算することが困難であるという問題がある．一方，スパース線形回帰問題においては，パラメータの事前分布としてラプラス分布を階層的に表現することで，事後分布の近似計算手法が適用可能となっている．本稿では，ラプラス分布を階層的に表現した事前分布を潜在変数に仮定した独立成分分析を考え，変分ベイズ法を用いてパラメータの近似事後分布を計算する手法を提案する．さらに，提案手法と従来の独立成分分析に対して，人工データによるシミュレーションを行い，有効性を検証する． |
| アブスト （英語） |
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| 備考 （日本語） |
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| 備考 （英語） |
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| 論文原稿 | |
| 発表資料 |
