混合指数型分布の変分ベイズ学習における確率的複雑さ
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概要
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変分ベイズ法はベイズ学習の一つの近似手法として提案され、少ない計算量と、その有効性が多くの実問題を通じて検証されてきた。しかしながら、近似精度や汎化性能といった変分ベイズ法自体の理論的性質は未だに不明な部分が多い。本研究では、指数型分布族の混合モデルの変分ベイズ学習について考察し、確率的複雑さの上界と下界を与える。混合分布モデルの真のベイズ法における確率的複雑さと比較することで、変分ベイズ法の近似法としての精度について議論する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
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渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
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渡辺 澄夫
東京工業大学
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渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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渡辺 一帆
東京工業大学精密工学研究所
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