特異モデルのベイズ学習における交換モンテカルロ法について
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概要
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神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、ボルツマンマシンなどの特異モデルと呼ばれる学習モデルが情報科学において広く用いられている。これらの学習モデルでは、ベイズ学習が汎化能力に優れていることが解明されているが、実際にベイズ事後分布を従来のモンテカルロ法で実現すると計算量が爆発するという問題を有している。本論文では、特異モデルのベイズ学習において交換モンテカルロ法が有効であることを提案し、従来のモンテカルロ法よりも精度良くベイズ事後分布を実現することを実験的に明らかにする。
- 2006-03-08
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