因子分析モデルにおける構造正則化 (高次元量子雑音の統計モデリング)

廣瀬, 慧

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http://hdl.handle.net/2433/254796

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ファイル	記述	サイズ	フォーマット
2133-09.pdf		4.59 MB	Adobe PDF	見る/開く

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DCフィールド	値	言語
dc.contributor.author	廣瀬, 慧	ja
dc.contributor.alternative	Hirose, Kei	en
dc.contributor.transcription	ヒロセ, ケイ	-
dc.date.accessioned	2020-09-29T05:52:08Z	-
dc.date.available	2020-09-29T05:52:08Z	-
dc.date.issued	2019-11	-
dc.identifier.issn	1880-2818	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2433/254796	-
dc.description.abstract	Group LassoやFused Lassoをはじめとする構造正則化は, モデルの構造を抽出する有効な手法として広く用いられている. 本稿では, 因子分析モデルにおける因子負荷行列の構造正則化について考える. とくに, 因子回転でよく用いられるQuartimin基準(Carroll 1953)に着目する. Hirose and Terada (2016)は, Quartimin基準に基づく構造正則化が, 正則化パラメータpをp→∞としたとき, 完全箪純構造とよばれる望ましい性質を持ち, さらに, その完全単純構造推定は, k-meansによる変数クラスタリングの一般化になることを示した. しかし, Hirose and Terada (2016)は尤度関数に基づくアプローチであり, 証明が少し煩雑で分かりにくい. そこで, 本稿では, 本質的に分かりやすく証明をするために, 2乗損失に基づくQuartimin正則化を行う.	ja
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	jpn	-
dc.publisher	京都大学数理解析研究所	ja
dc.publisher.alternative	Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University	en
dc.subject.ndc	410	-
dc.title	因子分析モデルにおける構造正則化 (高次元量子雑音の統計モデリング)	ja
dc.type	departmental bulletin paper	-
dc.type.niitype	Departmental Bulletin Paper	-
dc.identifier.ncid	AN00061013	-
dc.identifier.jtitle	数理解析研究所講究録	ja
dc.identifier.volume	2133	-
dc.identifier.spage	85	-
dc.identifier.epage	94	-
dc.textversion	publisher	-
dc.sortkey	09	-
dc.address	九州大学マス・フォア・インダストリ研究所・理化学研究所革新知能統合研究センター	ja
dc.address.alternative	Kyushu U.・RIKEN	en
dcterms.accessRights	open access	-
datacite.awardNumber	19K11862	-
dc.identifier.jtitle-alternative	RIMS Kokyuroku	en
jpcoar.funderName	日本学術振興会	ja
jpcoar.funderName.alternative	Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)	en
出現コレクション:	2133 高次元量子雑音の統計モデリング

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