NLP2000-31 / NC2000-25 VB法による混合主成分分析
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概要
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ベイズ推定は確率モデルの集合を考えモデルの不確かさを考慮に入れることで、データに対応しつつ、しかも、最適な構造選択を行える手法である。しかしながら、ベイズ推定を実現するためには、一般に実行が困難な計算がともなう。近年変分法を用いた近似をベイズ推定に適用する変分法的ベイズ推定(variationalBayes:VB)法が提案され、ベイズ推定に含まれる計算困難性の回避がなされ、様々な問題への応用の道が拓かれた。本報告ではTippingとBishop(1999)により提案された確率的混合主成分分析に対するVB法を導く。このモデルには構造を決定するパラメータとしてユニット数および各ユニットの有効次元の2種類がある。人工データに対する数値実験で2種類のモデル構造パラメータが正しく推定できることが確認された。
- 2000-06-16
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大
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