ベイズ事後分布の最適近似法の提案と有効性について
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概要
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神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、ボルツマンマシンなど、近年情報科学において広く用いられるようになった学習モデルの多くは特異モデルであることが知られている。これらのモデルを用いてベイズ学習を行う際にMCMC法により事後分布を近似すると、統計的正則モデルに比べ収束するための時間が非常に大きいという問題を有している。本論では事後分布を比較的実装しやすい単純な分布で近似する方法を提案し、その有効性を実験的に明らかにする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
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