変分法的ベイズ推定による混合主成分分析
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概要
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高次元データを扱う際には,データの主要な特徴のみを抽出して適切な特徴空間を構成することが重要である.混合主成分分析はデータ空間のクラスタリングと主成分分析とを併用することによって特徴空間構成を行う特徴抽出器であり,その確率モデルと最ゆう推定アルゴリズムがTippingとBishop(1999)によって提案されている.しかし特徴抽出を確率モデルで表現するメリットは最ゆう推定ではなく,ベイズ推定を使用して初めて十分に亨受できる.ベイズ推定には実行困難な積分計算が伴うが,近年提案された変分法的ベイズ推定(variational Bayes:VB)法によって,現実的に使用可能になってきた.本論文では混合一主成分分析の変分法的ベイズ推定のアルゴリズムを導出する.また,手書き数字の認識問題に応用した結果についても述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-01
著者
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大
-
佐藤 雅昭
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報解析研究所 計算脳イメージング研究室
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