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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11175/
• 关键词: 行列分解; ベイズ推定; スパース性; 疎行列推定アルゴリズム; スパースコーディング; ハイパーパラメータ調整; 神経回路網理論; 簡約ダイナミクス; 行列分解問題; 変分ベイズ法

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。

When annual に lead before the annual は き 続 き (1) ハ イ パ ー パ ラ メ ー タ combat-weary を import し た ス パ ー ス ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム に masato す る research (2) ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム の 収 beam point の parsing (3) god 経 science に お け る ス パ ー ス コ ー デ ィ ン グ と ranks decomposition problems と の masato even sex お よ び independent component analysis (ICA) の ス パ ー ス company, zhang, more than 3 の を be applied し た. (1) ハ イ パ ー パ ラ メ ー タ combat-weary を import し た ス パ ー ス ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム に つ い て は を に both research results have た の で, contribute papers authored を し し た. This paper has been accepted for publication by に Journal に され されて る る. (2) ガ ウ ス prior distribution を 仮 set し た ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム の 挙 dynamic に つ い て, signal ノ イ の ズ separation technique に よ る parsing を into め た. Results と し て, I 々 の parsing で have ら れ る ア ル ゴ リ ズ ム の 収 beam point の nature と be interstate の ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム の 収 beam point の nature と は か な り good い consistent を shown す こ と が points か っ た. This achievement is に, に, て, て, で, で, を, <s:1>, た. (3) functional magnetic 気 resonance portraits (fMRI) の public デ ー タ に ranks decomposition ア ル ゴ リ ズ ム を applicable し 徴 quantity spare を try み, ス パ ー ス で が te 徴 quantity spare に useful あ る こ と を す results indicated を た. This achievement に つ い て は 経 science eset の learn god で 発 table を be し, さ ら dissertation written し を に tzu へ contribute の を line っ た. Youdaoplaceholder0 This study に is related to the <s:1> students in the research guidance of the が society to receive で awards を and された. All above の に え, independent component analysis (ICA) に ス パ ー ス sex を plus え た ア ル ゴ リ ズ ム し を test case, そ の nature に つ い て mechanical learning eset の society で 発 table を be applied し た. こ の he に も ranks decomposition problem や ス パ ー ス に subgrade づ く mechanical learning の problems に masato す る research 発 table を be applied し た. Content は 圧 shrinkage セ ン シ ン グ (ス パ ー ス を using し た portrait 処 Richard) や god 経 cell set presumption 団 で あ る.

项目成果

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

• 发表时间: 2023
• 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

• 发表时间: 2021
• 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

• 发表时间: 2019
• 作者: T. Kubokawa;W.E. Strawderman and R. Yuasa;堀山貴史;藤岡義治，竹田晃人
• 通讯作者: 藤岡義治，竹田晃人

生成モデルを用いた神経集団のベイズ推定法の改良

使用生成模型改进神经群体贝叶斯推理方法

• 发表时间: 2019
• 作者: Yasuaki Kobayashi;Yota Otachi;木村俊，竹田晃人
• 通讯作者: 木村俊，竹田晃人