ディリクレ過程事前分布言語モデルに対する事後確率最大化推定法(一般セッション2,複合現実感のためのパターン認識・理解)
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概要
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近年,ディリクレ過程事前分布を用いた混合分布が多くの問題に対し成功裏に適用されてきている.これまで,このようなディリクレ過程事前分布を用いた混合分布に対しては,マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法や変分ベイズ(VB)法に基づいた実装法が用いられてきた.本論文では,ディリクレ過程事前分布を用いた混合多項分布と混合ポリヤ分布に対する新たな実装法を提案する.提案法では,実現が容易な事後確率最大化EMアルゴリズムによりパラメータ推定を行うため,他の実装法に比べてディリクレ過程事前分布の特性をより簡単に活用できる.言語データを用いた検証実験により,提案手法の有効性を検証する.
- 2009-02-12
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
徳田 貴昭
早稲田大学先進理工学研究科
-
木村 智明
早稲田大学先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
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