オンラインベイズ学習によるモデル選択と動的環境への適応
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概要
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最尤推定法による学習は過学習がおきやすく、複雑なモデル程尤度が増大するのでモデル選択が出来ないと言う欠点を持っている。ベイズ推定法は観測データに対するモデルの事後確率分布を推定する事によりモデル選択を行い過学習を防ぐ方法である。本研究では実時間で学習を行えるオンラインベイズ学習法を提案する。またその学習収束性を証明する。実験により本学習法を用いて、実時間で学習を行いながら同時にモデル選択も出来る事を示す。また時間と共に変化する環境においても本学習法は環境の変化に適応したモデル選択を可能にする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
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