確定的アニーリングEMアルゴリズム
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概要
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不完全データから最ゆう推定値を求める汎用統計アルゴリズムとしてEMアルゴリズムが広く用いられているが, 局所最適性という実用上重要な問題が未解決であった. 本論文ではこの問題を解決すべく最大エントロピー原理と統計力学のアナロジーを用いて確定的アニーリングEM (DAEM)アルゴリズムを導出する. 本アプローチでは, 最ゆう推定, すなわち, ゆう度関数の最大化問題を "温度" に依存する自由エネルギー関数の最小化問題として再定式化し, この "温度" を用いてアニーリング過程を制御することによりEMアルゴリズムの局所最適性の問題に対処する. 但し, 確定的アニーリングは, 各温度での最適化が確定的に実行されるという点で, 従来のシミュレーテッドアニーリングと異なり極めて効率的である. 混合密度モデルに基づく確率ニューラルネットの学習への適用実験により, DAEMアルゴリズムが推定パラメータの初期値のいかんにかかわらず, 良好なパラメータ推定を実現できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
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