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J-GLOBAL ID：201802232887261719   整理番号：18A0586881

M推定量と核ノルム正則化を用いたロバストな多次元スケーリング【Powered by NICT】

Robust multidimensional scaling employing M-estimators and nuclear norm regularization

著者 (2件)： Mandanas Fotios (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, 54124, Greece) ,  Kotropoulos Constantine (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, 54124, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 116-120  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多次元スケーリング(MDS)はエンティティ間の対相違点に適用し,二点間距離はペアごと非類似性を保存するように幾何学的空間の中の点に各エンティティをマッピングすることを目的とする。MDS問題を解くための良く知られたアルゴリズムは,総誤差(異常値)に,高度に汚染された埋め込みを誘導した。な総誤差に対処するために,二つのアルゴリズムを提案し,それは半二次最適化を用いる,M推定量と核ノルム正則化を用いた。は,提案したアルゴリズムが最先端のMDSのものの性能を上回ることを実験で実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *推定量 ,  *正則化 ,  *ロバスト性 ,  *高次元 ,  異常値 ,  *ノルム ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最先端 ,  非類似性 ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 推定量 ,  核 ,  ノルム ,  正則化 ,  ロバスト ,  多次元 ,  スケーリング