权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

ベイズ推定の手法に基づく行列分解問題の研究

基于贝叶斯估计方法的矩阵分解问题研究

基本信息

批准号：
18K11175
负责人：
竹田晃人
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Ibaraki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

当該年度は前年度に引き続き (1)ハイパーパラメータ調整法を導入したスパース行列分解アルゴリズムに関する研究 (2)行列分解アルゴリズムの収束点の解析 (3)神経科学におけるスパースコーディング問題と行列分解問題との関連性および独立成分分析(ICA)のスパース拡張、以上3点の研究を実施した。(1) ハイパーパラメータ調整法を導入したスパース行列分解アルゴリズムについては既に研究成果を得たので、論文を執筆し投稿した。本論文は既に論文誌に受理され出版されている。(2) ガウス事前分布を仮定した行列分解アルゴリズムの挙動について、信号・ノイズ分離の手法による解析を進めた。結果として、我々の解析で得られるアルゴリズムの収束点の性質と実際の行列分解アルゴリズムの収束点の性質とはかなり良い一致を示すことが分かった。本成果については機械学習分野の学会で発表を実施した。(3) 機能的磁気共鳴画像法(fMRI)の公開データに行列分解アルゴリズムを適用し特徴量抽出を試み、スパース性が特徴量抽出に有用であることを示す結果を得た。本成果については神経科学分野の学会で発表を実施し、さらに論文を執筆し論文誌への投稿を行った。なお本研究に関し研究指導中の学生が学会発表で賞を授与された。以上の成果に加え、独立成分分析(ICA)にスパース性を加えたアルゴリズムを考案し、その性質について機械学習分野の学会で発表を実施した。この他にも行列分解問題やスパース性に基づく機械学習の問題に関する研究発表を実施した。内容は圧縮センシング(スパース性を利用した画像処理)や神経細胞集団推定等である。

In the year before that year, there was a study on how to solve the problem in the first part of the year. (1) in the previous year, in the first half of the year, in the first half of the year, there was an introduction to the previous year. (1) in the previous year, there was an introduction to (1) the analysis of the research in the first part of the year. (2) column-to-column analysis (2) column-level analysis (2) column-level analysis (2) analysis (3) decomposition of scientific questions, (3) decomposition of problems in the ranks and ranks of problems. The above three points are related to research and implementation. (1) the research results have been reviewed, and the contributions have been reviewed. This article is intended to accept the publication of this article. (2) pre-distribution of information in advance, decomposition of the ranks and columns of signals, separation of signals, separation of signals, and analysis of the methods of separation. Results the results of our analysis show that there are significant differences between the two groups, and the results show that there is a good agreement between the two groups. The purpose of this paper is to introduce the application of the research table of the Institute of Mechanical Science. (3) Mechanical Magnetic Resonance Imaging (fMRI). The column and column decomposition of the machine is performed. The special quantity is extracted by the special quantity, and the characteristic quantity is extracted by the special quantity. The results are satisfactory. The purpose of this study is to improve the performance of the Institute of Science and Technology in the field of science, as well as the implementation of articles, journals, articles and contributions. In the course of this study, students will be taught in the form of the Institute of Student Learning. The above results have been increased, independent component analysis (ICA), independent component Please do some research on the list of other problems, such as the basic mechanical problems, the mechanical problems, the mechanics, the mechanics. The contents of this article are related to the use of portraits, the presumption of cell sets, and so on.

项目成果

期刊论文数量（69）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Improved neuronal ensemble inference with generative model and MCMC

DOI：
10.1088/1742-5468/abffd5
发表时间：
2021-06-01
期刊：
JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT
影响因子：
2.4
作者：
Kimura, Shun;Ota, Keisuke;Takeda, Koujin
通讯作者：
Takeda, Koujin

行列分解を用いた神経クラスタ推定

使用矩阵分解的神经簇估计

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
木村俊;川澄亮太;竹田晃人
通讯作者：
竹田晃人

季語情報付与による俳句自動生成器の改良と評価

添加季节词信息的自动俳句生成器的改进与评价

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Das Bireswar;Enduri Murali Krishna;Kiyomi Masashi;Misra Neeldhara;Otachi Yota;Reddy I. Vinod;Yoshimura Shunya;Fukuhito Ooshita;加藤智一，竹田晃人
通讯作者：
加藤智一，竹田晃人

DeepClusterに基づく半教師あり学習の考察

基于DeepCluster的半监督学习的思考