untitled

Size: px
Start display at page:

Download "untitled"

Transcription

1

2 N N X=[ ] R IJK R X R ABC A=[a ] R B=[b ] R C=[c ] R ABC X =[ ] R = a b c X X X X X D( ) D(X X )= log + D( )

3 a a b b c c b c b c a c a c a b a b R X X A a t =a b c a = t a R i i = a =. a I R = a = b = c. b c bc bc = t. bc R j, k (j, k) = bc = JKR R=10 A B C R=10

4 r=1 r=6 bc b bc r=1, 6 b = b b

5 bc I J R O(IJR) I J K R O(IJKR) K i j k (i, j, k) L L L =L(i, j, k)l =0 L i a a b c L j b b a c L k c c a b b c a c a b

6 L i (j, k) L L j (i, k) k (i, j) L = L = L =L. O(LR) L ijkl X X X X X R=10

7

8 NMF vol. 95, no. 9, pp , Sept Sept Multiplicative pp , K. Takeuchi, R. Tomioka, K. Ishiguro, A. Kimura, and H. Sawada, Non-negative multiple tensor factorization, IEEE 13th International Conference Data Mining ICDM, pp , IBISML , pp , June NTT vol. 27, no. 12, pp , Dec T.G. Kolda and W.B. Brett, Tensor decompositions and applications, SIAM review, vol. 51, no. 3, pp , A. Cichocki, R. Zdunek, A.H. Phan, and S.I. Amari, Nonnegative matrix and tensor factorizations : applications to exploratory multi-way data analysis and blind source separation, John Wiley & Sons, マンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンションマンション

E-JWEIN06.dvi

E-JWEIN06.dvi 713 Brand-Choice Analysis using Non-negative Tensor Factorization Tatsushi Matsubayashi Masahiro Kohjima Aki Hayashi Hiroshi Sawada NTT NTT Service Evolusion Laboratories matsubayashi.tatsushi@lab.ntt.co.jp,

More information

untitled

untitled 非負値行列因子分解 NMF の基礎とデータ / 信号解析への応用 Nonnegative Matrix Factorization and Its Applications to Data/Signal Analysis 澤田 宏 非負値行列因子分解 (NMF : Nonnegative Matrix Factorization) は, 非負値のみからなる行列を分解するという数学的に非常にシンプルな定式化でありながら,

More information

PX-047A Series

PX-047A Series B K L & L & A B C D E F A B A B C A B C A B A B A B C D E F G P BB H I y y & & K L L & & K L L L L & & & & L d L & & & & L L & & & L & & & & L & & & & & & & & L L L L L L & & & A B C D E F G

More information

21 1 2 1 2

21 1 2 1 2 21 1 2 1 2 1 2 3 ( ) 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 210 0.0 0.0 22 23 25 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 74 pp.4362003.10 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 141224 14 48 10

More information

1. [1] [3] [4], [5] [6] [6] Non-negative Tensor Factorization: NTF 60% NTF [7] [8] NTF NTF Discriminant Non-negative Tensor Factorization (DNTF) [9] N

1. [1] [3] [4], [5] [6] [6] Non-negative Tensor Factorization: NTF 60% NTF [7] [8] NTF NTF Discriminant Non-negative Tensor Factorization (DNTF) [9] N 一般社団法人 電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 社団法人 電子情報通信学会 信学技報 IEICE Technical Report SP2017-33(2017-08) 信学技報 TECHNICAL REPORT OF IEICE. THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,

More information

b n m, m m, b n 3

b n m, m m, b n 3 13th Annual Worlds of Flavor International Conference & Festival z x c v z x c v 2 b n m, m m, b n 3 . 0 1 2 3 4 5. 0 1 2 3 4 4 5 6 7 8 6 7 8 5 9 0 1 2 3 9 0 1 2 3 6 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 7 0 1 2 3 9 0

More information

0226_ぱどMD表1-ol前

0226_ぱどMD表1-ol前 No. MEDIA DATA 0 B O O K 00-090-0 0 000900 000 00 00 00 0000 0900 000900 AREA MAP 0,000 0,000 0,000 0,000 00,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 00,000 0,000

More information

, ,279 w

, ,279 w No.482 DEC. 200315 14 1754,406 100.0 2160,279 w 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 28.9 23.8 25.0 19.3 30.4 25.0 29.5 80.7 75.0 75.0 70.5 71.1 69.6 76.2 7 8 9 10 11 12 13 23.2 76.8 14 14 1751,189 100.0 2156,574

More information

76 3 B m n AB P m n AP : PB = m : n A P B P AB m : n m < n n AB Q Q m A B AQ : QB = m : n (m n) m > n m n Q AB m : n A B Q P AB Q AB 3. 3 A(1) B(3) C(

76 3 B m n AB P m n AP : PB = m : n A P B P AB m : n m < n n AB Q Q m A B AQ : QB = m : n (m n) m > n m n Q AB m : n A B Q P AB Q AB 3. 3 A(1) B(3) C( 3 3.1 3.1.1 1 1 A P a 1 a P a P P(a) a P(a) a P(a) a a 0 a = a a < 0 a = a a < b a > b A a b a B b B b a b A a 3.1 A() B(5) AB = 5 = 3 A(3) B(1) AB = 3 1 = A(a) B(b) AB AB = b a 3.1 (1) A(6) B(1) () A(

More information

EP760取扱説明書

EP760取扱説明書 D D D # % ' ) * +, B - B / 1 Q&A B 2 B 5 B 6 Q & A 7 8 $ % & ' B B B ( B B B B B B B B B B B ) B B B A # $ A B B * 1 2 # $ % # B B % $ # $ % + B B 1 B 2 B B B B B B B B B B , B B B - 1 3 2 2 B B B B B

More information

2 DS SS (SS+DS) Fig. 2 Separation algorithm for motorcycle sound by combining DS and SS (SS+DS). 3. [3] DS SS 2 SS+DS 1 1 B SS SS 4. NMF 4. 1 (NMF) Y

2 DS SS (SS+DS) Fig. 2 Separation algorithm for motorcycle sound by combining DS and SS (SS+DS). 3. [3] DS SS 2 SS+DS 1 1 B SS SS 4. NMF 4. 1 (NMF) Y a) Separation of Motorcycle Sound by Near Field Microphone Array and Nonnegative Matrix Factorization Chisaki YOSHINAGA, Nonmember, Yosuke TATEKURA a), Member, Kazuaki HAMADA, and Tetsuya KIMURA, Nonmembers

More information

H27 28 4 1 11,353 45 14 10 120 27 90 26 78 323 401 27 11,120 D A BC 11,120 H27 33 H26 38 H27 35 40 126,154 129,125 130,000 150,000 5,961 11,996 6,000 15,000 688,684 708,924 700,000 750,000 1300 H28

More information

untitled

untitled 32 7 1 2014 9 JRSJ Vol. 32 No. 7 2 Sept., 2014 32 7 3 2014 9 JRSJ Vol. 32 No. 7 4 Sept., 2014 32 7 5 2014 9 JRSJ Vol. 32 No. 7 6 Sept., 2014 32 7 7 2014 9 JRSJ Vol. 32 No. 7 8 Sept., 2014 32 7 9 2014 9

More information

c c & % c 0 c N r l % *# 5 c c% c c % c c c % % c % % % c j % % % % % % % % &% &% % a % a &% c % cc % & s& cc c c & c & % c & c c & % % %c c %c & c % & % %c c %c & c % % % % % c c c a 28 % c% 13 5 6

More information

89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 H 117 119 l l 121 l l 123 125 127 129 l l l l 131 kl kl kl kl 133 135 137 139 141 143 145 147 149 151 153 155 157 159

More information

株式会社日清製粉グループ本社 第158期中間事業報告書

株式会社日清製粉グループ本社 第158期中間事業報告書 C O N T E N T S...1...3...5...7...9...11...12...13...14 1 2 3 4 3.7% 5.8% 8.5% 70,100kL 81.2% 0.8% 25 20 15 10 5 0 9.18 9.54 9.74 9.62 9.65 9.71 21.04 21.97 22.44 22.23 8.54 22.31 22.45 20.41 15 12 9 6

More information

26 2 3 4 5 8 9 6 7 2 3 4 5 2 6 7 3 8 9 3 0 4 2 4 3 4 4 5 6 5 7 6 2 2 A B C ABC 8 9 6 3 3 4 4 20 2 6 2 2 3 3 4 4 5 5 22 6 6 7 7 23 6 2 2 3 3 4 4 24 2 2 3 3 4 4 25 6 2 2 3 3 4 4 26 2 2 3 3 27 6 4 4 5 5

More information

mogiJugyo_slide_full.dvi

mogiJugyo_slide_full.dvi a 2 + b 2 = c 2 (a, b, c) a 2 a 2 = a a a 1/ 78 2/ 78 3/ 78 4/ 78 180 5/ 78 http://www.kaijo.ed.jp/ 6/ 78 a, b, c ABC C a b B c A C 90 a 2 + b 2 = c 2 7/ 78 C a b a 2 +b 2 = c 2 B c A a 2 a a 2 = a a 8/

More information

1 2 3 4 5 6 X Y ABC A ABC B 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 13 18 30 P331 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 ( ) 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59

More information

12_02_特集.indd

12_02_特集.indd 多種多様なデータを組み合わせた分析 ECサイト, スマートフォンアプリ, IoT(Internet of Things) デバイスなどの普及に伴い, ヒトの行動やモノの動きなどに付随する多種多様なデータ が蓄積されています. 例えば,ECサイトでの購買ログには, いつ, どこで, どのような年代, 性別の顧客が, どのような商品を購入したのかといったデータが含まれており, 膨大に蓄積されたこれらのデータから特徴的な顧客層や商品群を抽出する分析が行われて

More information

広報さっぽろ 2016年8月号 厚別区

広報さっぽろ 2016年8月号 厚別区 8/119/10 P 2016 8 11 12 P4 P6 P6 P7 13 P4 14 15 P8 16 P6 17 18 19 20 P4 21 P4 22 P7 23 P6 P7 24 25 26 P4 P4 P6 27 P4 P7 28 P6 29 30 P4 P5 31 P5 P6 2016 9 1 2 3 P4 4 P4 5 P5 6 7 8 P4 9 10 P4 1 b 2 b 3 b

More information

JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010

JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010 JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010 JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010 JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010 JAPAN MARKETING JOURNAL 116 Vol.29 No.42010 JAPAN MARKETING JOURNAL 116

More information

122011pp.139174 18501933

122011pp.139174 18501933 122011pp.139174 18501933 122011 1850 3 187912 3 1850 8 1933 84 4 1871 12 1879 5 2 1 9 15 1 1 5 3 3 3 6 19 9 9 6 28 7 7 4 1140 9 4 3 5750 58 4 3 1 57 2 122011 3 4 134,500,000 4,020,000 11,600,000 5 2 678.00m

More information

29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23

29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23 29 2011 3 pp.55 86 19 1886 2 13 1 1 21 1888 1 13 2 3,500 3 5 5 50 4 1959 6 p.241 21 1 13 2 p.14 1988 p.2 21 1 15 29 2011 3 4 1 19 5 2 21 6 21 2 21 7 2 23 21 8 21 1 20 21 1 22 20 p.61 21 1 21 21 1 23 1

More information

Microsoft Word - 映画『東京裁判』を観て.doc

Microsoft Word - 映画『東京裁判』を観て.doc 1 2 3 4 5 6 7 1 2008. 2 2010, 3 2010. p.1 4 2008 p.202 5 2008. p.228 6 2011. 7 / 2008. pp.3-4 1 8 1 9 10 11 8 2008, p.7 9 2011. p.41 10.51 11 2009. p. 2 12 13 14 12 2008. p.4 13 2008, p.7-8 14 2008. p.126

More information

日経テレコン料金表(2016年4月)

日経テレコン料金表(2016年4月) 1 2 3 4 8,000 15,000 22,000 29,000 5 6 7 8 36,000 42,000 48,000 54,000 9 10 20 30 60,000 66,000 126,000 166,000 50 100 246,000 396,000 1 25 8,000 7,000 620 2150 6,000 4,000 51100 101200 3,000 1,000 201

More information

73 p.1 22 16 2004p.152

73 p.1 22 16 2004p.152 1987 p.80 72 73 p.1 22 16 2004p.152 281895 1930 1931 12 28 1930 10 27 12 134 74 75 10 27 47.6 1910 1925 10 10 76 10 11 12 139 p.287 p.10 11 pp.3-4 1917 p.284 77 78 10 13 10 p.6 1936 79 15 15 30 80 pp.499-501

More information

2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226. 1893 B pp. 1 2. p. 3.

2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226. 1893 B pp. 1 2. p. 3. 1 73 72 1 1844 11 9 1844 12 18 5 1916 1 11 72 1 73 2 1862 3 1870 2 1862 6 1873 1 3 4 3 4 7 2 3 4 5 3 5 4 2007 p. 117. 2 2 3 4 5 5 2 7 3 4 6 1 3 4 7 4 2 2 2 4 2 3 3 4 5 1932 A p. 40. 1893 A p. 224, p. 226.

More information

() L () 20 1

() L () 20 1 () 25 1 10 1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 2 3 4 9308510 4432193 L () 20 1 PP 200,000 P13P14 3 0123456 12345 1234561 2 4 5 6 25 1 10 7 1 8 10 / L 10 9 10 11 () ( ) TEL 23 12 7 38 13 14 15 16 17 18 L 19 20 1000123456

More information

戦後の補欠選挙

戦後の補欠選挙 1 2 11 3 4, 1968, p.429., pp.140-141. 76 2005.12 20 14 5 2110 25 6 22 7 25 8 4919 9 22 10 11 12 13 58154 14 15 1447 79 2042 21 79 2243 25100 113 2211 71 113 113 29 p.85 2005.12 77 16 29 12 10 10 17 18

More information

308 ( ) p.121

308 ( ) p.121 307 1944 1 1920 1995 2 3 4 5 308 ( ) p.121 309 10 12 310 6 7 ( ) ( ) ( ) 50 311 p.120 p.142 ( ) ( ) p.117 p.124 p.118 312 8 p.125 313 p.121 p.122 p.126 p.128 p.156 p.119 p.122 314 p.153 9 315 p.142 p.153

More information

24 3 13 NTT 2 2 NTT NTT 1 3 NTT 74 66 NTT 2 15 CSR T:03-3588-7690 KDDI Tel:03-6678-0690 Tel:03-6765-8204 Tel:03-6889-2300 BB Tel:03-6889-2300 Tel:03-6

24 3 13 NTT 2 2 NTT NTT 1 3 NTT 74 66 NTT 2 15 CSR T:03-3588-7690 KDDI Tel:03-6678-0690 Tel:03-6765-8204 Tel:03-6889-2300 BB Tel:03-6889-2300 Tel:03-6 2012 3 1 NTT 7 24 3 13 NTT 2 2 NTT NTT 1 3 NTT 74 66 NTT 2 15 CSR T:03-3588-7690 KDDI Tel:03-6678-0690 Tel:03-6765-8204 Tel:03-6889-2300 BB Tel:03-6889-2300 Tel:03-6889-2301 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

More information

.T.C.Y._.E..

.T.C.Y._.E.. 25 No.33 C O N T E N T S REVIEW 1 2 5 4 3 6 7 8 9 1 11 1, 1, 7,5 75 916,95 (121) 756,67 (15) 718,89 (13) 91,496 (169) 54,2 (179) 3,243 (75) 727,333 (129) 564,47 (112) 55,458 (11) 6,68,953 (18) 5,624,957

More information

untitled

untitled 29 10 1 2011 12 JRSJ Vol. 29 No. 10 2 Dec., 2011 29 10 3 2011 12 JRSJ Vol. 29 No. 10 4 Dec., 2011 29 10 5 2011 12 JRSJ Vol. 29 No. 10 6 Dec., 2011 29 10 7 2011 12 JRSJ Vol. 29 No. 10 8 Dec., 2011 29 10

More information

橡matufw

橡matufw 3 10 25 3 18 42 1 2 6 2001 8 22 3 03 36 3 4 A 2002 2001 1 1 2014 28 26 5 9 1990 2000 2000 12 2000 12 12 12 1999 88 5 2014 60 57 1996 30 25 205 0 4 120 1,5 A 1995 3 1990 30 6 2000 2004 2000 6 7 2001 5 2002

More information

O

O 11 2 1 2 1 1 2 1 80 2 160 3 4 17 257 1 2 1 2 3 3 1 2 138 1 1 170 O 3 5 1 5 6 139 1 A 5 2.5 A 1 A 1 1 3 20 5 A 81 87 67 A 140 11 12 2 1 1 1 12 22 1 10 1 13 A 2 3 2 6 1 B 2 B B B 1 2 B 100 B 10 B 3 3 B 1

More information

EPSON

EPSON B K L & & & & & & & & L & & & & & & & K & & & & & L L L & & & K L L L & & L L L & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & L & K L K & & & & & & & L L & & L & & L L & & & & &

More information

2.8% 2.0% 2.4% 2.4% 0.4% 0.1% 0.3% 0.5% 3.8% 5.6% 25.6% 29.3% 64.6% 60.0% 1

2.8% 2.0% 2.4% 2.4% 0.4% 0.1% 0.3% 0.5% 3.8% 5.6% 25.6% 29.3% 64.6% 60.0% 1 2.8% 2.0% 2.4% 2.4% 0.4% 0.1% 0.3% 0.5% 3.8% 5.6% 25.6% 29.3% 64.6% 60.0% 1 16 24 21 20 20 23 10 11 9 10 3 3 3 2 3 1 3 4 6 8 2 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 0 1 2 3 4 5 6 3 4 Q & A Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 7

More information

Q&A最低資本金特例030131.PDF

Q&A最低資本金特例030131.PDF & 1 2 2 3 2 2 3 2 2 3 10 11 10 90 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2 2 3 21 2 2 3 22 23 24 25 20 10 26 27 28 10 8 1 29 30 10 8 2 31 32 2 2 3 33 10 8 3 10 11 2 34 10 8 3 10 12 2 35 36 20 10 37 38 39 40 41 42

More information

™…

™… 2/10 15 2010. No1362 1 1 216315 91430 Q A & 0.23% 1 1.4% 04-7120-2020 050-5540-2023 Q A & 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

More information

bumon_pro.indd

bumon_pro.indd q w e r t y u i o!0 !1!2!3 !4!5!6 !7!8!9 @0 @1 @2 @3 @4 @5 @6 @7 @8 @9 #0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #0 $0 $1 $2 $3 $4 $5 $6 $7 $8 $9 %0 %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9 ^0 ^1 ^2 ^3 ^4 ^5 ^6 ^7 ^8 ^9 &0 &1 &2

More information

2012_10_A_cover.indd

2012_10_A_cover.indd c %& r Z \ W n % & & % % & % & & % % % & % & % & & % & % %& % & % & % % % & & & W W W W A

More information

‡o‡P†C‡P‡Q”R„û†^‡P†C‡P‡Q

‡o‡P†C‡P‡Q”R„û†^‡P†C‡P‡Q ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Q & A ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

More information

2012_05_GLK_cover.indd

2012_05_GLK_cover.indd c %& r Z \ W W n q & F % % & & % & & % % % & % & % & % & % & % & F F % % % & & & & % & A

More information

1,.,. 1,,. Wikipedia,..,.,.

1,.,. 1,,. Wikipedia,..,.,. 1,.,. 1,,. Wikipedia,..,.,. 2 1 6 1.1........................................... 6 1.2.......................................... 6 1.3........................................... 6 1.4.........................................

More information

......1201-P1.`5

......1201-P1.`5 2009. No356 2/ 5 6 a b b 7 d d 6 ca b dd a c b b d d c c a c b - a b G A bb - c a - d b c b c c d b F F G & 7 B C C E D B C F C B E B a ca b b c c d d c c d b c c d b c c d b d d d d - d d d b b c c b

More information