研究内容

応用数学・学習理論

非負値行列分解の理論的推定精度(修論予定)

主定理をIBIS2016中の第27回IBISML(2016/11)にて発表.その後国際論文誌Neurocomputingに採録(2017/4).数値実験の報告をNC研究会(2017/3)にて行い,主定理をよりタイトにしたものと合わせて国際会議IEEE SSCI2017の分科会FOCI(2017/11)にて発表.以上をまとめて修論『非負値行列分解における漸近的Bayes汎化誤差』とした.修論発表スライド

100字要約

非負値行列分解(NMF)は観測行列を2つの非負値行列の積で表現する統計モデルであるが,その予測精度は未解明であった.本研究ではNMFのBayes汎化誤差の上界を導出し,数値実験により厳密値を予想した.

特異Bayes情報量規準sBICと変分Bayes法

第30回IBISML(2017/9)にて発表.工事中.

確率行列分解の理論的推定精度

IBIS2017中の第31回IBISML(2017/11)にて発表.数値実験実施中.