論文の概要: Bayesian Sparse Factor Analysis with Kernelized Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00968v3
- Date: Wed, 27 Jan 2021 12:57:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 06:12:41.068023
- Title: Bayesian Sparse Factor Analysis with Kernelized Observations
- Title（参考訳）: カーネル化観測によるベイズスパース因子の解析
- Authors: Carlos Sevilla-Salcedo, Alejandro Guerrero-L\'opez, Pablo M. Olmos and
Vanessa G\'omez-Verdejo
- Abstract要約: 多視点問題は潜在変数モデルに直面することができる。
高次元問題と非線形問題は伝統的にカーネルメソッドによって扱われる。
両アプローチを単一モデルにマージすることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.60224656603823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-view problems can be faced with latent variable models since they are
able to find low-dimensional projections that fairly capture the correlations
among the multiple views that characterise each datum. On the other hand,
high-dimensionality and non-linear issues are traditionally handled by kernel
methods, inducing a (non)-linear function between the latent projection and the
data itself. However, they usually come with scalability issues and exposition
to overfitting. Here, we propose merging both approaches into single model so
that we can exploit the best features of multi-view latent models and kernel
methods and, moreover, overcome their limitations.
In particular, we combine probabilistic factor analysis with what we refer to
as kernelized observations, in which the model focuses on reconstructing not
the data itself, but its relationship with other data points measured by a
kernel function. This model can combine several types of views (kernelized or
not), and it can handle heterogeneous data and work in semi-supervised
settings. Additionally, by including adequate priors, it can provide compact
solutions for the kernelized observations -- based in a automatic selection of
Bayesian Relevance Vectors (RVs) -- and can include feature selection
capabilities. Using several public databases, we demonstrate the potential of
our approach (and its extensions) w.r.t. common multi-view learning models such
as kernel canonical correlation analysis or manifold relevance determination.
- Abstract（参考訳）: マルチビュー問題は、各データムを特徴付ける複数のビュー間の相関を十分に捉えた低次元のプロジェクションを見つけることができるため、潜在変数モデルに直面することができる。
一方、高次元性や非線形問題は伝統的にカーネルメソッドによって処理され、潜在射影とデータ自身の間の(非)線形関数が誘導される。
しかし、それらは通常スケーラビリティの問題と過度な適合を伴います。
本稿では,2つのアプローチを単一モデルにマージして,マルチビュー潜在モデルとカーネルメソッドのベストプラクティスを活用できるようにし,その限界を克服する。
特に、確率的因子分析とカーネル化観測とを組み合わせることで、モデルがデータ自体の再構成ではなく、カーネル関数によって測定された他のデータポイントとの関係性に焦点を当てる。
このモデルは、複数のタイプのビュー(カーネル化されるかどうかに関わらず)を組み合わせることができ、異種データを処理し、半教師あり設定で作業することができる。
さらに、適切な事前情報を含めることで、Bayesian Relevance Vectors(RV)の自動選択に基づく、カーネル化された観測のためのコンパクトなソリューションを提供し、機能選択機能を含むことができる。
いくつかの公開データベースを用いて、カーネル正準相関解析や多様体関係決定などの一般的な多視点学習モデルのアプローチ(および拡張)の可能性を示す。
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