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2016 年度 実績報告書

ベイズ推論にもとづく全自動かつ高速なテンソル分解のモデル選択法

研究課題

研究課題/領域番号 15K16055
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

林 浩平  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 研究員 (30705059)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2017-03-31
キーワードテンソル分解 / 機械学習 / モデル選択 / ベイズ推論
研究実績の概要

本研究は,テンソル分解において重要なハイパーパラメータであるランクの自動決定を行う手法の開発を目的とした.

前年度にて【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】および【実施項目2:主成分分析(PCA) の全自動モデル選択法の開発】を達成し,これを下地として今年度には【実施項目3:Tucker 分解の全自動モデル選択法の開発】および【実施項目4:CP 分解の全自動モデル選択法の開発】に取り組んだ.しかしながら,研究途中において項目3と4を達成するためには計算アルゴリズムにおけるスケーラビリティの問題が発生することを確認し,それが解決困難であることを認めたため,方向転換を行った.具体的にはベイズ的手法にこだわらず,より基礎的な頻度論に基づくランク決定法を開発した.これは上記のスケーラビリティの問題を解決しており,大規模なテンソルでも十分計算可能な方法となっている.これをもとに項目3を達成する手法を開発し,論文としてまとめ国際会議NIPSへの投稿を行った.また項目4への適用も引き続き行っており,近いうちに論文として発表予定である.

研究全体としては,項目1,2に関しては当初の計画通りに進んだ.項目3,4に関しても,上記に述べたような方向転換もありつつ研究手段を変えることによって最終的には研究目的は達成できたといえる.また研究成果に関しても,オープンアクセスが可能な国際会議のプロシーディングスとして公開されており誰でもが閲覧可能となっている.

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2017 2016

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 謝辞記載あり 4件、 オープンアクセス 3件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] Sparse Bayesian linear regression with latent masking variables2017

    • 著者名/発表者名
      Yohei Kondo, Kohei Hayashi, Shin-ichi Maeda
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 印刷中 ページ: 印刷中

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.12.080

    • 査読あり / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] Identifying Key Observers to Find Popular Information in Advance2016

    • 著者名/発表者名
      Takuya Konishi, Tomoharu Iwata, Kohei Hayashi, Ken-ichi Kawarabayashi
    • 雑誌名

      IJCAI proceedings

      巻: - ページ: -

    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] Doubly Decomposing Nonparametric Tensor Regression2016

    • 著者名/発表者名
      Masaaki Imaizumi, Kohei Hayashi
    • 雑誌名

      ICML proceedings

      巻: - ページ: -

    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] Minimizing Quadratic Functions in Constant Time2016

    • 著者名/発表者名
      Kohei Hayashi, Yuichi Yoshida
    • 雑誌名

      NIPS proceedings

      巻: - ページ: -

    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [図書] 関係データ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)2016

    • 著者名/発表者名
      石黒 勝彦, 林 浩平
    • 総ページ数
      192
    • 出版者
      講談社

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公開日: 2018-01-16  

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