確率的Slow Feature Analysisにおける観測ノイズの影響

• 関口, 智樹

• 大森, 敏明

• 岡田, 真人

Bibliographic Information

Other Title

• カクリツテキ Slow Feature Analysis ニ オケル カンソク ノイズ ノ エイキョウ
• The Effect of Observation Noise in Probabilistic Slow Feature Analysis

Abstract

Slow Feature Analysis （SFA） は時系列データからゆっくりと変化する情報を抽出する数理モデルであり，神経システムのモデルなどに応用されている．近年， SFA の確率モデルが提案されているが，先行研究における SFA の確率モデルでは，データに加わる観測ノイズに関する近似を行っており，その影響についての定量的な議論が行われていなかった．本論文で我々は，パラメータ推定の精度や推定される slow feature のダイナミクスの振舞いを調べることで， SFA の確率モデルにおける観測ノイズの影響を明らかし，最もゆっくりと変化する成分が観測ノイズの影響を強く受けることを示す．

The slow feature analysis (SFA) is a mathematical model that extracts slowly varying features from time series data. For example, the SFA has been applied for neural systems. Recently, a probabilistic version of SFA was proposed. This probabilistic SFA includes approximation on observation noise. However, quantitative evaluation on the effect of the observation noise in the probabilistic SFA has not been investigated in the previous study, and thus it remains unclear how the observation noise affects the performance in the probabilistic SFA. In this paper, we investigate the effect of observation noise in the probabilistic SFA by evaluating the accuracy of estimated parameters including slow feature dynamics. We show that the most slowly varying feature suffers from strong effect of the observation noise.

Journal

• 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）]

  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）] 5 (3), 26-31, 2012-09-28

  東京 : 情報処理学会

Keywords

• [オリジナル論文] slow feature analysis，状態空間モデル，確率的情報処理，統計的時系列解析

Details

• CRID: 1050001337901979776
• NII Article ID: 110009456287
• NII Article ID: 110008791145
• NII Book ID: AA11464803
• ISSN: 18827780
• ISSN: 18827772
• ISSN: 03875806
• NDL BIB ID: 024048933
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00085814/
• Web Site: http://id.ndl.go.jp/bib/024048933
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I024048933
• Text Lang: ja
• Article Type: article
• Data Source:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN