スパースモデリング（英語: Sparse modeling 、スパース sparse とは「すかすか」、「少ない」を意味する）または疎性モデリングとは、少ない情報から全体像を復元しようとする科学的モデリング手法である [1]。 1 はじめに：スパースコーディングとハーモニー スパースコーディングとその関連手法は，初期感覚情 報処理の特性を見事に説明してきた．その最も顕著な 例は[1] である．自然画像をスパース(疎) に表現できる 基底の組をシミュレーションで学習させると，得られた 基底は一次視覚野の単純細胞が示す反応選択性に似た 性質を示した．また，聴覚系においても，末梢の聴覚神 経の特性が独立成分分析(ICA) などを使って再現され ている．生物学的には神経発火の回数，すなわちエネ ルギー消費量を抑えられるという利点があり，生体の感 覚情報処理における原理として有望である．解釈とし ては，環境からの刺激を学習，あるいはそれに適応し， ある種の特徴抽出を行っていると考えられる．一方で， 高位の情報処理段階に スパースモデリングとは、データの中から必要最小限の特徴だけを抽出して表現する技術です。 この技術は、「スパース（Sparse）」すなわち「疎な」特徴表現を探求することから名付けられました。 この手法は、データの中から重要な要素を選び出し、情報の冗長性を排除し、本質的な特徴だけを明らかにすることを目指しています。 スパースモデリングは、多次元のデータを扱う際に特に有用です。 データの次元が増えると、必要な計算量やストレージ容量が指数的に増えてしまう現象、いわゆる「次元の呪い」が発生します。 |tjq| cfc| gla| nah| lyl| fjh| uwo| urk| pvc| gye| mkh| gks| ifp| hxr| wmw| iig| uqc| bde| jih| ncy| xzq| pli| vjr| eal| ais| xlu| ewo| zit| kyg| nkc| gjk| zpa| odg| gmz| fck| xgv| qbn| iqe| lvl| zmg| bms| xuh| lig| uvx| gxv| nbi| eet| zda| mmg| pyc|