情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

複数の異なる次元の時系列データの対応を考える際,それらのデータを共有する空間上で同じ次元に揃えて比較可能にする必要がある。対応関係を取得する手法としてShared Gaussian Process Latent Variable Models(SharedGPLVM)が提案されている。SharedGPLVMにはEMアルゴリズムが用いられており、計算量が膨大であり実用化が難しい。本研究では、SharedGPLVMに多層パーセプトロン(MLP)を組み込むことで非線形識別を可能にし、実用を目指したより効率的な潜在空間識別モデルの構築を行う。本提案手法をShared Gaussian Process Dynamical Modelsにも適用し、効果の実証を行う。