カルバック情報量の分割による特異点モデルの学習係数計算法(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か)
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概要
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神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、ボルツマンマシンなど、近年情報科学において広く用いられるようになった学習モデルの多くは特異モデルであることが知られている。これらのフィッシャー情報行列は正定値ではないので、従来の統計的漸近理論が成り立たず、学習モデル選択のアルゴリズムはまだ確立されていない。本論ではカルバック情報量を分割することにより、学習係数を計算する方法を提案し、その有効性をいくつかの実験により明らかにする。
- 2003-12-01
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