混合モデルのための併合分割操作付きEMアルゴリズム
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概要
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混合モデルの未知パラメータの最ゆう推定値は, 通常, EM(Expectation Maximization)アルゴリズムを用いて求められるが, 局所最適性という実用上の問題に悩まされ, 混合モデルの本来の性能が十分生かされていない. 混合モデルにおける局所解の多くは, 局所データ領域に過剰数若しくは過少数のモデルが当てはめられた状況に相当する. 本論文では, この混合モデルにおけるモデル配置の不均衡に伴う局所解からの脱出とより良い解への誘導を図るべく, 新規に導入する併合分割基準に基づくモデルの同時併合分割操作を付与した併合分割操作付きEMアルゴリズムを提案する. 混合正規分布による確率分布推定問題, 混合因子分析モデルによる次元圧縮問題への適用実験により, 提案アルゴリズムが従来のEMアルゴリズムの解品質を大幅に改善できることを実証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-25
著者
-
上田 修功
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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