Loopy-BPにおける計算速度向上のためのネットワーク構造簡略化(ニューラルネットワーク画像復元及び一般)
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概要
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ペイジアンネットは確率モデルの一つとして知られ,その結合構造を用いた様々な確率推論法が提案されている.複結合ネットワークに対する近似的推論法の一つであるLoopy-BPは,比較的高速に良い近似値を得られることが多い反面,構造の複雑化に伴い解精度の悪化や収束解が得られないという問題も生じる,本稿ではLoopy-BPにおける計算時間改善のため,Evidenceノードと呼ばれる変数値の確定したノードに着目してネットワーク構造を簡略化する手法を提案する.本手法は特に,複雑な構造を有するペイジアンネット上における確率推論の高速化に有効である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-19
著者
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中野 良平
中部大学情報工学科
-
北越 大輔
名古屋工業大学 大学院工学研究科
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
南川 俊輔
名古屋工業大学大学院工学研究科
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