疎行列分解のパラメータ調整に関する新手法の提案

計画研究A02班 (代表：竹田) から疎行列分解（スパース性を含む行列分解）の新手法に関する論文が出版されました。

行列分解はデータの特徴抽出等に有用な手法であり、機械学習の分野でも多用されていますが、本論文では疎行列分解の新たなパラメータ調整法を提案しています。本論文の内容は疎行列分解の理論的側面に関するものですが、疎行列分解は脳情報処理のスパースコーディングと密接にかかわる重要な問題です。

本論文は、“Neural Computation” 誌上に掲載されています。