D-2-3 Rao-Blackwellised Sequential Monte Carloによるニューラルネットの学習
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概要
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Sequential Monte Carlo (SMC) is a powerful sampling based inference/learning algorithm for Bayesian scheme. In this paper, we show how we can increase prediction ability of SMC, using a technique known as Rao-Blackwellisation. Essentially, this method samples a part of the parameters while marginalizes out the rest exactly, using Kalman filter or any other finite dimensional linear optimal filter. We show that Rao-Black-wellised Sequential Monte Carlo (RBSMC) leads to more accurate estimates than standard SMC. We demonstrate RBSMC on a simple function approximation problem.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-07
著者
-
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
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻
-
用水 邦明
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科,大学院理工学研究科
-
和田 健作
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科,大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
用水 邦明
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 大学院理工学研究科:科学技術振興事業団
-
和田 健作
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 大学院理工学研究科
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