Acceleration of statistical iterative algorithms for graphical models

图模型统计迭代算法的加速

• 批准号: 20500263
• 负责人: KURODA Masahiro
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Okayama University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500263/
• 关键词: EMアルゴリズム; グラフィカルモデル; 交互最小二乗法; マルコフ連鎖モンテカルロ法; ベクターイプシロン法; 加速化; 主成分分析; 数量化; 変数選択; 統計数値計算; 尺度混在した主成分分析; 加速化法; Aitkenδ^2

We developed the acceleration method for the EM algorithm using the vector epsilon algorithm, and then applied it to decomposable log-linear models with missing data. We also proposed MCMC using Markov bases for decomposable log-linear models. Furthermore, we developed a new acceleration method for the Alternating Least Squares(ALS) algorithm using the vector epsilon algorithm, and demonstrated that the acceleration algorithm improves the computational efficiency of the original ALS algorithm.

我们利用向量epsilon算法开发了EM算法的加速方法，然后将其应用于缺失数据的可分解对数线性模型。我们还提出了基于马尔可夫基的可分解对数线性模型的MCMC。在此基础上，提出了一种基于向量epsilon算法的交替最小二乘（ALS）算法加速方法，并验证了该算法提高了交替最小二乘（ALS）算法的计算效率。

项目成果

質的データの主成分分析と計算の加速化

定性数据的主成分分析和计算加速

• 发表时间: 2012
• 作者: 森裕一;飯塚誠也;黒田正博;榊原道夫
• 通讯作者: 榊原道夫

Convergence of componentwise Aitkenδ^2 acceleration of the EM algorithm. COMPSTAT 2008 : Proceedings in Computational Statistics(P. Brito Ed.)

EM 算法的分量 Aitkenδ^2 加速的收敛性 COMPSTAT 2008：计算统计论文集（P. Brito Ed.）

• 发表时间: 2008
• 期刊: Psysica-Verlag, Heidelberg
• 作者: Sakakihara;M. and Kuroda;M.
• 通讯作者: M.

Acceleration of convergence of the alternating least squares algorithm for nonlinear principal components analysis

非线性主成分分析交替最小二乘算法的收敛加速

• 发表时间: 2012
• 期刊: Principal Component Analysis(P. Sanguansat Ed.), InTech Publications
• 作者: Kuroda;M.;Mori;Y.;Iizuka;M.;and Sakakihara;M.
• 通讯作者: M.

Convergence of componentwise Aitken delta^2 acceleration of the EM algorithm

EM 算法的分量 Aitken delta^2 加速的收敛

• 发表时间: 2008
• 期刊: COMPSTAT 2008
• 作者: Sakakihara;M. Kuroda;M.
• 通讯作者: M.

Principal components based on a subset of qualitative variables and its accelerated computational algorithm. Invited Paper Session 42

基于定性变量子集的主成分及其加速计算算法。

• 发表时间: 2012
• 作者: Kuroda;M.;Mori;Y.;Izuka;M. and Sakakihara;M
• 通讯作者: M