階層モデルにおける学習と推論 : 特異構造をもつ統計モデル(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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多量のデータからそれを生成する法則を推論するときに,階層的な確率モデル族を用い,適切なモデルとそのパラメータを推定する.このとき,モデルのパラメータ空間は特異点を含み,従来の推測理論とは異なる興味ある性質が生じる.日本で発展しつつある学習と推測にかかわる特異点モデルの研究を展望し,更に簡単なモデルを用いてその仕組みを調べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
-
甘利 俊一
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
朴 慧暎
理化学研究所脳科学総合研究センター脳数理研究チーム
-
甘利 俊一
理化学研究所
-
朴 慧暎
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
尾関 智子
理化学研究所 脳科学総合研究センター
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