確定的アニーリングEMアルゴリズムとその確率ニューラルネットワークへの応用
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概要
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不完全データから最尤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。本研究では、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に基づく確定的アニーリング版EM(DAEM)アルゴリズムを提案する。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、シミューレーテッドアニーリングと異なり効率的である。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如何に関わらず、良好なパラメータ推定を実現できることを示す。
- 1995-05-22
論文 | ランダム
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