Information Geometry of Mean Field Theory
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概要
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The mean field theory has been recognized as offering an efficient computational framework in solving discrete optimization problems by neural networks. This paper gives a formulation based on the information geometry to the mean field theory, and makes clear from the information-theoretic point of view the meaning of the mean field theory as a method of approximating a given probability distribution. The geometrical interpretation of the phase transition observed in the mean field annealing is shown on the basis of this formulation. The discussion of the standard mean field theory is extended to introduce a more general computational framework, which we call the generalized mean field theory.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
著者
-
Tanaka T
Kddi R & D Laboratories Inc.
-
TANAKA Toshiyuki
Faculty of Engineering, Tokyo Metropolitan University
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