文献

J-GLOBAL ID：201802280312275230   整理番号：18A0244614

平均更新アルゴリズムを用いた変分ロバスト部分空間クラスタリング【Powered by NICT】

Variational Robust Subspace Clustering with Mean Update Algorithm

著者 (3件)： Dogadov Sergej ,  Masegosa Andres ,  Nakajima Shinichi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 1792-1799  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： 本論文では,低ランク部分空間クラスタリング(LRSC)のロバストな変異体のための効率的な変分Bayes(VB)ソルバを提案した。VB学習はパラメータ調整なしの自動モデル選択を提供する。しかし,典型的に条件付き共役から誘導した更新ルールと局所探索によって行われており,局所的最小値問題しやすい。代わりに,著者らは,スパイク状雑音に対してロバストにする要素スパース項を持つLRSCに対する近似大域的ソルバを用いた。実験では,提案手法(平均更新ソルバロバストLRSC)は,元のLRSCだけでなく,標準VBソルバを用いたロバストなLRSCより性能が優れている。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： 近似法 ,  共役 ,  *ロバスト性 ,  *変分法 ,  雑音 ,  学習 ,  透視図法 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： モデル選択 ,  ソルバ ,  *部分空間クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 平均 ,  更新 ,  アルゴリズム ,  変分 ,  ロバスト ,  部分空間クラスタリング