階層ベイズ的ニューラルネットのモデル比較および予測分布 : 二次近似vs. MCMC
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概要
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ニューラルネットを用いた階層ベイズ的枠組みにおいて用いられる二次近似が、予測分布と周辺尤度の計算においてどの程度機能するかを、Hybrid Monte Carlo, Annealed Importance Samplingで計算された結果と比較することにより検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-07-19
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中島 芳徳
早稲田大学電気電子情報工学科
-
浅野 正登
早稲田大学電気電子情報工学科
-
中島 芳徳
早稲田大学理工学部
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