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分解型正規化最尤符号長に基づく線形潜在変数モデルの次元推定

秋元 壮颯

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

資料PDF（akimoto.pdf）
研究概要

提案手法における一般化と具体例
潜在変数モデルは、データから本質的な表現を取り出すことに用いられる．また，その潜在次元は，モデルの推定と解釈に重要な影響を与える．本研究では，線形潜在変数モデル一般について，その潜在次元を推定する方法を，分解型正規化最尤符号長に基づいて提案する．
修論の感想

先行研究の理論を，より一般的な立場から抽象的に再構成し，そこから新しい具体例を導くことが出来ました．

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