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データが多次元配列の構造を持つとき，テンソルと呼ぶ．テンソルデータは高次元であることが多く，解析の際は次元圧縮をうまく使う必要がある．テンソル分解は次元圧縮法の１つであり，実データ解析の際によく用いられる．しかしながら，テンソル分解はデータの次元ごとに圧縮する度合いを決めるハイパーパラメータを持ち，それが解析結果にセンシティブに効いてくるため，これらをうまく選んでやる必要がある．
本研究はそれらのハイパーパラメータをFAB推論と呼ばれるベイズ学習法によって選択する枠組みを構築することを狙いとする．２７年度は「研究実施計画」に記述した通り，【実施項目1：FAB 推論アルゴリズムの連続隠れ変数モデルへの一般化】を達成した．また【実施項目2：主成分分析(PCA) の全自動モデル選択法の開発】についても成功した．これらの成果は合わせて国際会議ICML2015に採録された．
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