ClarkeとBarronのBayesian Asymptoticsについて
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
最近, 確率モデルを特定せず, それらの混合をとって符号化関数とするベイズ符号が議論され, 効率的なアルゴリズムが提案されている. このベイズ符号の漸近的性質については, ClarkeとBarronがi.i.d.情報源に対して解析し, ベイズ符号の漸近的冗長度を示すと共に, 漸近的にミニマックス符号を達成する事前分布がJaffreys' priorであるという重要な事実を明らかとしている. しかし, i.i.d.情報源に限定していることの他にも, 通常我々が適用したい現実的なi.i.d.情報源にも厳密には適用できないケースがあるという問題点がある. 本稿ではClarkeとBarronの仮定した条件を緩め, より一般的な情報源に対し同様の結果が導かれることを示す.
- 1997-01-24
論文 | ランダム
- 登校拒否児の対人関係
- 水の超臨界条件下におけるポリエチレン・ポリプロピレン・ ポリスチレン混合物の水熱分解
- 超臨界水によるポリエチレン・ポリプロピレン・ ポリスチレンの分解
- 水溶性ポリマー生産微生物を用いたMEORにおける油層内挙動と石油増進回収機構に関するシミュレーション研究
- 水溶性ポリマー生産微生物を用いたMEORのための数値モデルの構築