マイナー成分を並列的に求める主成分分析のための超球面上の直交結合型カオス探索法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-1

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): The Orthogonally Coupled Chaotic Searching Method on a Hyper-Spherical Surface for Principal Component Analysis which finds Minor Components in parallel

著者名: 野田 勝之(慶應義塾大学),増田 和明(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Katsuyuki Noda(Keio University),kazuaki Masuda(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: 主成分分析|超球面|直交結合|カオス力学系|Principal Component Analysis|hyper-spherical surface|orthogonally coupled dynamics|chaotic dynamics

要約(日本語): 　主成分分析を行う手法として,Oja学習,Sanger学習,Chen学習などが提案されている.これらの手法は行列空間上の最大化問題として定式化される.しかし多くの手法は,マイナー成分が必ずしも同時並列的に求められるわけではなく,分散の小さいマイナー成分を求めるときの収束速度が悪化する傾向がある.そこで本論文では,マイナー成分に対応した超球面上の点がすべて大域的最適解となるような最適化問題を定式化し,複数の探索点が互いに直交化しつつ,これらの解を同時並列的に探索する力学系モデルを提案する.さらに,これらの力学系をカオス的に励起した状態から徐冷することによって,マイナー成分を発見する効率を高めた手法を提案する.

PDFファイルサイズ: 3,491 Kバイト