カルバック情報量の分割による特異モデルの確率的複雑さの計算法
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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く、従来の統計的漸近理論が成り立たず、確率的複雑さを計算することは容易ではない。本論ではカルバック情報量を分割し、MCMC法と代数幾何学の理論との組み合わせによって確率的複雑さを計算するアルゴリズムをいくつか提案し、それぞれのアルゴリズムにおいて、計算時間や計算精度を比較することにより、それらの性質を数値実験により明らかにする。
- 2004-03-11
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