ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるMDL規準の改善提案
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概要
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ベイジアンネットワークモデルの構造学習におけるモデル選択規準として,しばしばMDL規準が用いられている.ところが,MDL規準は親ノードの状態の組み合わせ数に対してデータ数が少ない場合は,モデルの複雑さに対するペナルティ項が過大となってしまうという問題点が指摘されている.本稿では,ペナルティ項を改善した拡張MDL規準を提案し,MDL原理に基づいた導出を示す.さらに,複数の選択規準による構造学習の比較実験の方針を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-08
著者
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
-
麻生 英樹
産業技術総合研究所
-
櫻井 彰人
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
櫻井 彰人
慶應義塾大学理工学部
-
小野 智弘
KDDI研究所
-
黒川 茂莉
株式会社KDDI研究所
-
麻生 英樹
(独)産業技術総合研究所
-
黒川 茂莉
慶應義塾大学理工学部管理工学科
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
黒川 茂莉
(株)KDDI研究所
-
本村 陽一
産業技術総合研 デジタルヒューマン研究セ
-
麻生 英樹
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
麻生 英樹
独立行政法人産業技術総合研究所
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