ニュートン図形を用いた確率的複雑さの解析法(<特集>学習理論)
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概要
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混合分布に代表される特異モデルは情報工学において広く使われている.しかしながら,パラメータ空間が特つ特異点のため,その応用分野の多様さにもかかわらず,これらのモデルの数学的な性質は解明されていなかった.近年,我々は代数幾何を用いることにより,ベイズ予測と特異点の性質についての関係を明らかにした.本論文ではニュートン図形とトーリック改変を用いた新しい特異点解析の方法を提案する.またこの手法により,モデル選択に重要な役割を果たす確率的複雑さが明らかになることを,混合二項分布を例にとって示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-07-19
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
-
渡辺 澄夫
東京工業大学
-
青柳 美輝
上智大学理工学部数学科
-
山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
山崎 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
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