自己符号化器とスパースPCA の性能比較

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-06-22
• タイトル: 自己符号化器とスパースPCA の性能比較
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Performance comparison of autoencoders and sparse PCAs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: NC
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 石川, 眞澄
• 著者名(英): Masumi, Ishikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 主成分分析（PCA）はデータの特性を求めるのに有効な手法であるが，各主成分に殆どすべての変数が含まれるため，主成分の特徴を明確にすることが困難である．主成分に含まれる変数の数を減らすため L1 ノルムを用いるスパースPCA が提案されている．その主たる関心は L1 ノルムが２次計画法に帰着されるので，その計算量を減らすことにある．他方，ニューラルネットワークでは情報圧縮のため自己符号化器が用いられる．ここでもスパース自己符号化器が提案され，L ノルム以外にも様々な正則化項が提案されているが，PCA という視点はない．ここでは自己符号化器に PCA の視点を取り入れ，より高い説明力（累積寄与率）と関連変数の少なさという観点から自己符号化器を捉え直し，よりスパースで説明力の高い自己符号化器を学習により求めるとともに，L1 ノルムを利用するスパース PCA に対する優位性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Principal component analysis (PCA) is an effective tool for clarifying data structure. Each principal component includes almost all variables, which hinders understanding of features of principal components. To decrease the number of variables in principal components, extensive research on sparse PCA using L1-norm has been carried out. Since optimization with L1-norm is reduced to quadratic programming, the reduction of computational cost is a major concern. In the field of neural networks, autoencoders are used for information compression. Sparse autoencoders are also studied with L1-norm and other regularization terms. The author proposes to introduce the concept of PCA into autoencoders. In other words, the paper pursues autoencoders with larger explanation capability (i.e., larger cumulated contribution rate) and fewer variables in principal components. The paper successfully develops superior autoencoders compared with sparse PCA based on L1-norm.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2020-BIO-62, 号 7, p. 1-6, 発行日 2020-06-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会