情報量の測り方による近似事後分布の性質の相違について
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概要
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近年、ベイズ推論を近似するための様々な手法が用いられている。近似法の多くは情報工学の諸問題においてその有効性が知られているにも関わらず、その近似精度や汎化性能などの性質はほとんど明らかにされていない。本研究では真の事後分布から近似分布までのカルバック情報量を最小化することによる近似法について考察し、パラメータの特定不能性をもつ学習モデルについて、その近似精度を評価する。近似分布から事後分布までの情報量を最小化する変分ベイズ法の場合と分布の拡がりや近似精度を比較し、2つの近似事後分布の性質の相違を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-07
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
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渡辺 澄夫
東京工業大学
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渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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渡辺 一帆
東京工業大学精密工学研究所
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