統計学輪講（第２６回）

日時	2000年10月10日(火)    15時〜16時40分
場所	経済学部5階視聴覚室
講演者　川鍋 一晃
演題　	独立成分解析モデルのセミパラメトリック推定法について(続)
概要
  独立成分解析(ICA)は信号処理およびニューラルネットワークの分野で
近年さかんに研究されているデータ解析手法である．これまでは観測
ノイズを考慮しないnoise-free ICAモデルが主に研究されていたが，
脳磁データにおいてはセンサノイズが無視できないため，観測ノイズ
を考慮したnoisy ICAアルゴリズムの開発が必要になってきた．
本研究では，Amari and Cardoso(1997)によるセミパラメトリック
統計理論に基づくアプローチをnoisy ICAモデルに拡張し，このモデルの
推定関数について考察する．