情報量規準を用いた確率密度関数のオンライン推定

概要

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本稿は、ガウス分布をカーネル関数とする混合ガウス分布モデルを用いた確率密度関数のオンライン推定に関するものである。オンライン推定法では、学習サンプルが与えられる毎にモデルパラメータの推定値が更新されるため、入力サンプルの分布状態が時間的に緩やかに変化する場合にも対処できる特徴がある。本稿のオンライン推定では、ある時点までの推定モデルが新たに入力されたサンプルを十分に表現できない時、即ち、推定密度関数によって計算される入力サンプルの生起確率が非常に小さい時に、新たにカーネルを生成する。カーネル生成の制御には情報量規準(AIC)を用いる。提案法では、モデルパラメータの推定と同時に、適切なカーネル数(混合ガウス分布モデルにおける混合数)が自動的に得られるという利点がある。広範なシミュレーション実験によって提案法の有効性が確認された。また, カーネル数の推定を含む密度関数のパラメータ推定において、提案法は計算時間の点でEMアルゴリズムを用いたバッチ処理よりも優れていることが示唆された。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-12-18