パーセプトロン型確率モデルにおけるベイズ学習のための平均場アルゴリズム
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概要
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パーセプトロン型確率モデルのベイズ学習が,現実的計算量で実行できる近似計算アルゴリズムを平均場法を用いて開発した.アルゴリズムはOpperらによって提案された適応TAP方程式を解くことで構成され,解法は確率伝搬法におけるメッセージ交換の枠組みに基づいている.従来の平均場的接近による手法ではデータの統計的性質を仮定する必要があったが,適応TAP方程式を用いることで仮定は不要になり,アルゴリズムがより一般的になる利点が生じる.アルゴリズムはクラス識別問題とCDMA通信マルチユーザー復調問題に適用され,計算機実験により有効性を確認している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-08
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