文献

J-GLOBAL ID：201202262036085080   整理番号：12A1222298

合意形成を用いる分散型静的線形ガウスモデル

Distributed static linear Gaussian models using consensus

著者 (3件)： BELANOVIC Pavle (Telecommunications Circuits Lab. (TCL), Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), CHE) ,  VALCARCEL MACUA Sergio (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad Politecnica de Madrid (UPM), ESP) ,  ZAZO Santiago (Escuela Tecnica Superior de Ingenieros de Telecomunicacion, Universidad Politecnica de Madrid (UPM), ESP)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 34  ページ： 96-105  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散型合意形成アルゴリズムは既存の集中型アルゴリズムの分散版を定式化するための強力な手段である。このタスクのためのツールキットを提案し,主成分分析,要因分析,確率的主成分分析を含む静的な線形ガウスモデルの完全な分散アルゴリズムを系統的に設計するためにそれを使う方法を示した。それらアルゴリズムはフュージョンセンターに頼らず,低容量の局所(1ホップ近傍)通信だけを必要とするので効率的,スケーラブル,ロバストである。また,それらは既存の集中型アルゴリズムと一致するような同じ解に漸近的に収束することをいかに保証するかを示した。最後に2つの例で本アルゴリズムの機能性を説明し,生来のコスト-性能トレードオフについて調べた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 思考 ,  計算機アルゴリズム ,  *主成分分析 ,  因子分析 ,  確率モデル ,  分散アルゴリズム ,  分散処理 ,  記憶容量 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  ロバスト性 ,  *数値解析 ,  *費用効果分析 ,  *性能評価
準シソーラス用語： 合意形成 ,  要因分析 ,  *漸近収束

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 合意形成 ,  線形 ,  ガウスモデル