WEKO3
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ロバスト性及び幾何的性質を考慮した直交制約付き非負値行列分解に関する検討
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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1631127 (663.5 kB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2018-04-13 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | ロバスト性及び幾何的性質を考慮した直交制約付き非負値行列分解に関する検討 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
資源タイプ | thesis | |||||
著者 |
藤田, 隼輔
× 藤田, 隼輔 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 情報化社会の現代,インターネットを利用して映像,画像,文書等様々なデータや信号が取得される.取得された信号は様々な要因により,ノイズ,外れ値,データ欠損が発生する場合がある.そのような信号やデータを効率よく処理するためには,高いロバスト性を持ち,さらに精度の高いクラスタリングが必要とされる.取得された信号は,行列で表現することが可能であり,その要素を非負値と仮定しても多くの場合不都合を生じないものである.非負値の値を持つ行列を解析する一手法として,Nonnegative Matrix Factorization(NMF)がある.この手法は,NMFは1990年代に画像処理の技術の一旦として研究されてきた手法であり,2001年に乗法的更新則によって実現するアルゴリズムが発表され,現在もその応用の可能性から研究されている手法である.応用の一例としてクラスタリングがある.拡張手法にOrthogonal Nonnegatively Penalized Matrix Factorization(ONP-MF)がある.ONP-MF はロバスト性に乏しく,幾何的な情報が欠如している課題があり,クラスタリングとして応用した時の精度の低下の要因となっている.そこで,課題解決のため,ONP-MFをL2,1ノルムと局所的不変ペナルティ項によって拡張したRobust-Locally-invariant-ONP-MFを提案した.提案手法のロバスト性の確認及び,局所的不変ペナルティ項による精度への影響を確認する実験を行なった.ノイズ密度を変化させた評価結果より,多手法より高いロバスト性が確認できた.また,幾何学的情報の付与によるクラスタリング精度が向上を確認した.今回の実験では,対象データと結果値が少ないため,今後として対象とするデータを増やすこと,パラメータの繊細化,動作時間等によっての評価を行い拡張による有効性を確認する必要がある. | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 修士 | |||||
学位授与機関 | ||||||
学位授与機関名 | 電気通信大学 | |||||
学位授与年度 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 2017 | |||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2018-03-23 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | AM | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
専攻 | ||||||
情報理工学研究科 | ||||||
専攻 | ||||||
情報・ネットワーク工学専攻 |