独立成分解析におけるTsallis相互情報量の適用の効果について

摘要

観測情報から情報源を抽出する独立成分解析を用いたとき，その分離の結果は各種初期値の設定などにより大きく異なることが少なくない．線形に混合されているにも関わらず，どのように初期設定を変えても分離できない場合もある．独立成分解析における独立性の基準はいくつかあるが，本報告では相互情報量をその基準に用いた独立成分解析に着目し，その独立性の指標として，Shannon相互情報量を1パラメータ(q∈［0,1］)拡張したTsallis相互情報量を用いたときの効果について報告する．特に，Shannon相互情報量を用いた独立成分解析では分離できないような画像の例を挙げ，qのコントロールにより，それらが分離可能になることを示す．また，その学習過程におけるqの効果についても報告する．