生化学反応系のためのベイズ的システム同定法(機械学習によるバイオデータマインニング)
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概要
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未知の細胞内分子機構に関する仮説モデルを検証する上で、計算機シミュレーションは不可欠なツールである。しかしながら、シミュレーションの挙動を規定する力学パラメータには未知のものが多いため、利用可能な実験データからこれらのパラメータを高い信頼性で自動的に同定できる手法の開発が期待されている。本報告では、このパラメータ同定問題を取り上げ、ベイズ推定法に基づく解法を提案する。提案手法によれば、実験デー夕を最も良く再現するパラメータの推定だけではなく、従来手法ではあまり対象とされていないパラメータ推定量の信頼区間の表現や類似したシミュレーション挙動を示すパラメータ空間の可視化という問題まで含めて統一的に扱うことができる。そして、提案手法を3つのベンチマーク問題への適用し、その有用性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-08
著者
-
銅谷 賢治
沖縄科学技術研究基盤整備機構
-
吉本 潤一郎
Oist:奈良先端科学技術大学院大学
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:沖縄科学技術研究基盤整備機構
-
吉本 潤一郎
沖縄科学技術大学院大学先行研究,奈良先端科学技術大学院大学
-
銅谷 賢治
沖縄科学技術大学院大学 先行研究 神経計算ユニット
-
吉本 潤一郎
沖縄科学技術研究基盤整備機構神経計算学ユニット|奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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