2008 Fiscal Year Annual Research Report
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19700267
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
松田 源立 Aoyama Gakuin University, 理工学部, 助教 (40433700)
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| Keywords | 統計数学 / 画像・文章・音声等認識 / 信号処理 |
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| Research Abstract |
今年度は、主として、提案する分析手法の改良を行った。
(1). 従来、提案手法は、データを主成分分析等で前処理し、白色化を行った後にしか適用することが出来ず、前処理の計算コストが無視出来なかった。また、どのような前処理が最適であるかもはっきりとしていなかった。今回提案手法を拡張し、前処理無しにピクセル画像等の元データを直接処理出来るようにした。更に、その手法の収束性を保証した。この結果、計算の効率化および問題の明確化の双方を達成することが出来た。更に、その副産物として、観測信号数が元信号数より多いover-completeな場合においても有効な独立成分分析の新手法を構築することが出来た。
(2). 従来、本分析手法は、最適化を十分に行うと、over-fittingを起こして結果がかえって悪くなるため、恣意的に最適化を打ち切る必要があった。それに対し、今回、over-fitting回避の一手法である情報量基準の組み込みを行い、この問題を回避することを試みた。数値実験の結果、この改良が有効であることが示唆された。
(3). 適用データとして、画像以外にも、文書データ、遺伝子データ等を収集し、提案手法の適用実験を行い、適用範囲の拡大を行った。また、提案手法のアルゴリズムを詳細に再検討し、各部のチューニングを行い、更なる高速化を行った。
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