混合分布モデルにおける確率的複雑さの解明
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概要
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混合正規分布に代表される混合分布モデルは,小さなモデルを表現するパラメータ集合が大きなモデルを表現するパラメータ空間内において,特異点をもつ解析的集合となることが知られている.このため多くの情報システムに適用されているにもかかわらず,その数理的な解明がなされていない.近年そのような特異モデルに対して代数幾何の手法によりモデルの解析に重要な確率的複雑さを計算することが可能となった.本論では,この手法を混合分布モデルに適用することにより,確率的複雑さの上限を与える定理を証明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-11
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
-
渡辺 澄夫
東京工業大学
-
山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
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