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J-GLOBAL ID：201802270324406925   整理番号：18A0073239

製品多様体上での最適化による再検討L1 2DPCA【Powered by NICT】

L1-2DPCA Revisit via Optimization on Product Manifolds

著者 (5件)： Chen Haoran ,  Sun Yanfeng ,  Gao Junbin ,  Hu Yongli ,  Ju Fujiao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DICTA  ページ： 1-7  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： L1 2DPCA,Laplace雑音モデルと2DデータのためのPCA次元縮小アルゴリズムは2Dデータ間の構造的関係を保存するだけでなく,データ異常値に対してロバストである。アルゴリズムは大きな計算コストを有するEMアルゴリズムに依存している。より一貫して固有情報を学習するために,本論文では,L1ノルム平均再構成誤差に基づくモデルのための多様体最適化の観点を採用し,積多様体上の効率的な最適化アルゴリズム(L1 2DPCAMと呼ぶ)を開発した。このの方法は既存の最先端2DPCAアルゴリズムで採用されている欲張り戦略を用いて避けた。提案したアルゴリズムは,画像再構成と分類のタスク上で評価した。実験結果は,提案したアルゴリズムは,二種類の最先端レベルアルゴリズムより優れていることを実証した。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： *多様体 ,  *最適化 ,  再構成 ,  次元縮小 ,  アルゴリズム ,  画像再構成 ,  異常値 ,  ロバスト性 ,  モデル
準シソーラス用語： 最先端 ,  最適アルゴリズム ,  L1ノルム ,  EMアルゴリズム ,  計算コスト ,  雑音モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多様体 ,  最適化 ,  L1