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J-GLOBAL ID：201702219866568481   整理番号：17A0329642

トレースノルム正則化正準相関解析【Powered by NICT】

Trace norm regularized canonical correlation analysis

著者 (4件)： Li Hong-Qi (Beijing Key Lab of Petroleum Data Mining, China University of Petroleum(Beijing), Beijing 102249, China) ,  Lu Yuan-Yuan (Beijing Key Lab of Petroleum Data Mining, China University of Petroleum(Beijing), Beijing 102249, China) ,  Shu Xin (College of Information Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China) ,  Liu Qiang (Beijing Key Lab of Petroleum Data Mining, China University of Petroleum(Beijing), Beijing 102249, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLC  ページ： 54-60  発行年： 2016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： 正準相関分析(CCA)は,二組の変数間の相関を見出すための動作する一般的な技術である。しかし,CCAは高次元データを扱う際の小さなサンプルサイズの問題に直面している。いくつかのアプローチがこの問題を克服するために提案されているが,得られた変換行列をデータサンプル間の共有構造を抽出できなかった。本論文では,小さなサンプルサイズの問題に取り組むが,標的クラス間に存在する構造を明らかにすることをトレースノルム正則化CCA(SRCCA)を提案した。具体的には,著者らの定式化は,トレースノルムの魅力的な特性のために変換行列の固有次元を特性化した。公開データセット上での評価により,このアルゴリズムの有効性を示した。Copyright 2017 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： 定式化 ,  キャラクタリゼーション ,  *正則化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 変換行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： トレース ,  ノルム ,  正則化 ,  正準相関解析