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J-GLOBAL ID：201702228698147842   整理番号：17A0476257

共有する潜在空間への異なる時系列データの次元圧縮に関する一考察

著者 (2件)： 大山まりほ (お茶の水女大) ,  小林一郎 (お茶の水女大)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 79th  号： 2  ページ： 2.193-2.194  発行年： 2017年03月16日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *データ圧縮 ,  *時系列 ,  次元縮小 ,  *Gauss過程 ,  ダイナミックモデル ,  *状態推定 ,  *多層パーセプトロン ,  主成分分析 ,  収束 ,  パラメータ推定 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  標本抽出
準シソーラス用語： 時系列データ ,  次元圧縮 ,  グラフィカルモデル ,  サンプリング【統計】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (7件)：

• Neil D.Lawrence,”Gaussian Process Latent Variable Models for Visualisation of High Dimensional Data”, 2004.
• Jack M.Wang,”Gaussian Process Dynamical Models for Human Motion”, Master thesis,University of Tronto,2005.
• Carl Henrik Ek,”Shared Gaussian Process Latent Variable Models”, (PhD thesis),Oxford Brookes University,2009.
• Katsu yamane,”Animating Non-Humanoid Characters with Human Motion Data”, Symposium on Computer Animation,2010.
• J.Chen,”Switching Gaussian Process Dynamic Models for Simultaneous Composite Motion Tracking and Recognition”,IEEE 2009.

タイトルに関連する用語 (3件)： 共有 ,  時系列データ ,  次元圧縮