[N-1] 非線形問題

[N-1-14] Relationship between Reduced Dimensions and Approximation Error in Randomized NMF Algorithm

^○山田健人, 右田剛史, 高橋規一 (岡山大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

Keywords:非負値行列因子分解、ランダム行列、次元削減、最適化、アルゴリズム

非負値行列因子分解(NMF: Nonnegative Matrix Factorization)は，与えられた非負値行列Xを二つの非負値行列に分解する処理である．Erichsonらは，大規模NMFの効率的計算法として，Xにランダム行列を掛けて次元を削減してから行列分解を行うランダム化NMFを提案した．また舛田らは，ランダム化NMFの最適化問題を再定式化し，階層的交互最小二乗法と実行可能領域への射影を組み合わせた新たなアルゴリズムを提案した．本研究では，舛田らのアルゴリズムにおける削減次元を可変にした新たなアルゴリズムを考え，削減次元と誤差の関係を実験的に評価する．