ユニバーサル予測とユニバーサル符号化(情報論的学習理論論文小特集)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
ユニバーサルと名がつく予測方式はこれまで非常に多く提案されてきたが,ユニベーサル予測の定義に関してはほとんど検討されていない.本論文では,α(≧2)個の要素をもつアルファベット上の系列に関して,ユニバーサル符号化の立場から,首尾よく定義されるユニバーサル予測の基準及びその目的を達成しているユニバーサル予測は何であるかを検討する.具体的には以下の基準を提案する.すなわち,次時点での系列の値を予測する問題(決定的予測)における誤り確率,及び現在までの系列に基づいて次時点の系列の値の確率分布を推定する問題(確率的予測)における条件付確率のそれぞれが,あるクラスに含まれるすべての確率測度に関して,最適な値に確率的に収束する(弱ユニバーサル)若しくは概収束する(強ユニバーサル)か否か,ユニバーサル予測の様々な結果のサーベイをした後,提案した基準及びこの枠組みで表現される予測方式に関連したいくつかの結果を与える.その後,ユニバーサル予測とユニバーサル符号化の関係に関して,新しい視点を与える.提案した基準は,定常エルゴードな確率測度だけでなく,どのようなクラスの確率測度にも適用できる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
関連論文
- 三浦理論に基づくKedlayaの位数計算法の一般化(ブロードバンドモバイル時代における基礎技術)(情報通信サブソサイエティ合同研究会)
- Kedlayaの位数計算法に関する一考察
- 非超特異楕円曲線に対するMOVアルゴリズムの実現 (2)
- 量子計算によるECDLPの効率的解法について
- 楕円曲線暗号におけるMOV帰着とFR帰着の比較について (代数曲線とその応用論文小特集)
- 非超特異楕円曲線に対するMOVアルゴリズムの実現(2)
- "Frey-Ruck Attackに関する一考察"
- ベイジアンネットワークにおける代数幾何(ベイジアンネットワークの最先端)
- 離散や連続を仮定しないユニバーサル符号化と一般的なShannon-MacMillan-Breiman定理
- Bayesianネットワークのt-分離性に関する一考察 (特集 「ベイジアン・ネットワークと応用」および一般)
- 遺伝的アルゴリズムの統計力学的方法(その1) (テーマ:特集「シンボルグラウンディング問題」および一般)
- GAのEstimation of Distribution Algorithmとのアナロジーに基づく欠損データを含む訓練例からのBayesian Networkの構造学習 (テーマ:特集「ベイジアンネットワーク」および一般)
- Belief UpdateのNP困難性とBelief RevisionのNP困難性 (特集「人工知能における論理の新たな展開」) -- (パネルディスカッション:人工知能における論理の新たな展開)
- ベイジアンネットワークの推論はなぜNP困難なのか (特集 オントロジー)
- margin assumptionの下での分類器の誤り率の評価について(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
- margin assumptionの下での分類器の誤り率の評価について(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
- ベイジアンネットワークの構造学習における強一致性について(セッション5)
- ナップサック問題と巡回セールスマン問題を含むOA機器保守スケジューリング問題へのGAの適用(ゲーム・探索(1))
- Theoretical Analyses on Genetic Algorithms
- Feng-Rao復号法に関する一考察
- Bayesian Belief Networkについての分岐限定法を用いた効率の良いMDL学習
- 遺伝的アルゴリズムで、突然変異確率を小さくして選択圧力を大きくすると、定常確率が最良個体ばかりの一様集団に集中する(セッション5)
- 離散や連続を仮定しないChow-Liuアルゴリズム : 例だけが与えられた場合
- ユニバーサルな予測とユニバーサルな符号化
- Bayesian Chow-Liuアルゴリズム : 最も一般的なケース(機械学習とその応用)
- 三浦理論に基づくKedlayaの位数計算の一般化 (符号と暗号の代数的数理)
- 三浦理論に基づくKedlayaの位数計算法の一般化(ブロードバンドモバイル時代における基礎技術)(情報通信サブソサイエティ合同研究会)
- 三浦理論に基づくKedlayaの位数計算法の一般化(ブロードバンドモバイル時代における基礎技術)(情報通信サブソサイエティ合同研究会)
- Kedlayaの位数計算法に関する一考察
- ユニバーサル予測とユニバーサル符号化(情報論的学習理論論文小特集)
- Bayesianネットワークの構造学習の計算量低減に関する一考察 : 事前知識の導入による効率化
- ZL77では圧縮できるがMPMでは圧縮できない系列はたくさんある
- CTWアルゴリズムの基本的性質について
- 分類規則を学習するときに確率1で真のモデルを選択する情報量基準のクラスについて
- 韓太舜・小林欣吾, 情報と符号化の数理, 岩波書店, 1994
- 分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
- 離散データの因果の同定 : 2値から、多値への一般化について(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
- 離散と連続の変数が混在する場合のBayesianネットワークの構造学習(ベイズ統計モデル,統計推理,データベース,一般)
- 分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法
- ユニバーサルなベイズ測度(機械学習)