オンライン情報ボトルネックEMアルゴリズムによる正規化ガウス関数ネットワークのモデル学習
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概要
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本報告では,隠れ変数を持つ確率モデルに対するパラメータをオンラインに最尤推定し,推定されたパラメータを用いてモデル学習を行う新しい手法を提案する.提案する学習法は情報理論的なソフトクラスタリング手法の1つである情報ボトルネック法の再解釈として提案された情報ボトルネックEMアルゴリズム(IB-EM)に基づいている.提案法はIB-EMアルゴリズムの目的関数の最適化において,確定的焼き鈍し法の考え方を利用してモデル学習を行うことで貧弱な局所最適解を避ける.具体的な確率モデルとして正規化ガウス関数ネットワークを用いて,オンラインにデータが与えられる非線型回帰問題に対してシミュレーション実験を行い,本手法の有効性を示す.
- 2009-03-04
著者
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