独立成分分析のための新しいアルゴリズム---双対ケーリー変換学習法
ブラインド信号源分離問題や独立成分分析の問題の多くは, 直交群上の最適化問題に
帰着される. 本研究は, 2つのケーリー変換を用いることにより, 直交群上の最適化
問題が本質的な情報を損なうことなく2つの無制約最適化問題に帰着できることを
示している. この結果により, 各種の独立成分分析の学習アルゴリズムを無制約型
数値最適化アルゴリズムに変換することが可能となった. 詳細については，下記の
文献をご覧いただきたい．
1. Isao Yamada and Takato Ezaki:
"An orthogonal matrix optimization based on Dual Cayley parametrization
technique," Proceedings of ICA2003 (4th International Symposium on
Independent Component Analysis and Blind Signal Separation), pp.35-40,
Nara, April 2003.
2004年4月1日 山田 功
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