ランジュバン方程式を用いたベイズ学習の特異モデルにおける挙動について(確率モデル,統計,学習,神経ダイナミクス,一般)
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概要
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ランジュバン方程式を用いてランダムウォークのサンプリングの極限分布がベイズ事後分布になるようにアルゴリズムを構成できることが知られている.ランジュバン方程式を利用したサンプリングは勾配を利用するため,パラメータに広がりを持つを特異モデルにおいてメトロポリス法よりも効率的であることが期待される.本稿では特異モデルであるニューラルネットワークの学習において,ランジュバン方程式を用いたサンプリング法とメトロポリス法との相違を実験的に比較し,汎化誤差の挙動について繰り返し回数と実行時間の観点から明らかにする.
- 2009-01-12
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