ベイズ逐次学習による潜在クラスモデルのパラメータ推定
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概要
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本論文では, 潜在クラスモデルのパラメータ推定におけるベイズ逐次学習の適用可能性を検討する.まず, 潜在クラスモデルにおいて仮定される局所独立性の構造を事前分布で表現するために, hyper consistencyという概念にもとづくhyper Dirichlet事前分布を仮定する.これにより, モデルパラメータごとで柔軟な事前分布の設定が可能になる.ただし, 潜在変数の観測値が常に欠測している潜在クラスモデルでは, 事後分布は混合hyper Dirichlet分布となり, 分布の共役性および局所独立性の構造を保存することができない.そこで, これらの性質を保つ近似分布を逐次求めるベイズ学習によるパラメータ推定法を提案し, 数値実験により推定性能を検証する.
- 日本計算機統計学会の論文
- 2005-03-10
著者
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