交換モンテカルロ法における交換率とカルバック距離の関係について(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般)
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概要
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交換モンテカルロ法は、MCMC法の改良アルゴリズムとして特異モデルのベイズ学習など様々な分野でその有効性が示されている。交換モンテカルロ法の実装において、異なる確率分布間での交換率およびその平均を定める際に温度パラメータの設定が重要となる。その基準として、異なる温度間での対称カルバック距離を用いる手法が提案されているが、交換率とカルバック距離との関係は明らかにされていなかった。本研究では、任意の確率分布の低温極限における平均交換率と対称カルバック距離の漸近形を解析的に導出することで両者の関係を明らかにする。
- 2006-10-04
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