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情報源毎の次元数が大きいので，そのままでは汎化などの
観点から構造抽出がうまくいかない． そこで次元の圧縮が必要となり，
特に，構造抽出に有効な情報として，両方のモダリティに共通して含まれている
情報だけを取り出すということが行われる． 本研究では線形多変量解析
手法である正準相関分析を用いたが，非線形への拡張を行ったり，
相互情報量最大化といった一般的な尺度を用いた手法を試みる価値はある．
Shotaro Akaho
平成15年7月22日