ガウシアングラフィカルモデルに基づく確率的情報処理における一般化された信念伝搬法(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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ガウシアングラフィカルモデルに対する一般化された信念伝搬法の定式化を与え, 厳密解により既に得られている結果と比較することにより, 一般化された信念伝搬法の精度と性能について研究する.一般化された信念伝搬法はガウシアングラフィカルモデルでは平均については厳密解に一致することを一般的に示す.ガウシアングラフィカルモデルにおける信念伝搬法の定式化のある部分の摂動展開からニューロコンピューティングの分野で近似手法として知られるThouless-Anderson-Palmer (TAP)の方法が導出されることを示す.更にガウシアングラフィカルを用いた画像修復における周辺ゆう度最大化によるハイパパラメータの推定に一般化された信念伝搬法及びThouless-Anderson-Palmerの方法を適用し, 平均場近似, 従来の信念伝搬法及び厳密解との比較からその精度を明らかにする.
- 2005-12-01
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