電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-16-13
ネットワークトポロジに対するK-SVD法による辞書構築の有効性に関する一検討
◎村上 龍・松尾涼太郎・中村 遼・大崎博之(関西学院大)
近年、スパースモデリングと呼ばれる、モデルの特徴量が有するスパース性を利用することにより、少数の観測値からモデルの未知の特徴量を推定するという統計的手法が注目を浴びている。信号処理や画像処理の分野を中心に研究が進んでいるスパースモデリングであるが、少数ながらも情報ネットワーク分野における応用の検討も始まっている。本稿では、スパースモデリングにおける代表的な辞書学習アルゴリズム K-SVD法を用いて、大量の学習用ネットワークトポロジから、あるネットワークトポロジのスパースな表現を構築するために用いられる辞書がどの程度正確に求められるかを調査する。