一本の訓練系列から構成されるHMMの事後分布について(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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隠れマルコフモデルは信号処理、自然言語処理、生物情報処理など様々な分野で系列データ解析に用いられる。学習プロセスの解明は機械学習において中心的な問題のひとつであるが、訓練データが多くのデータ系列の集合として与えられた場合では代数幾何を用いた解析法が確立されたのに対し、十分に長い一本の系列のみが与えられた場合では未だ十分な研究がなされていない。そこで本稿では後者の条件下でのパラメータ学習において、ベイズ事後分布が独特の形状を有することを実験的に示し、その原因を尤度関数の解析により明らかにする。
- 2009-07-06
著者
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山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
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山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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山崎 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
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山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
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