局所化ベイズ学習法(アルゴリズム理論)
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概要
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階層的神経回路網や混合正規分布など応用上用いられる学習モデルは,パラメータと学習モデルの振舞いが1対1に対応せず,パラメータ空間に特異点をもつ.こういった学習モデルを特異モデルと呼び,特異モデルの学習においてはパラメータを1点に決める方法よりもベイズ学習のように多くのパラメータの混合による学習が優れていることが知られている.しかしながら,特異点をもつ学習モデルにおいて事後分布を実現することは困難であることが多い.そこで,事後分布を局所化する学習法として局所化ベイズ学習法を提案する.更に本論文では特異モデルの一つである縮小ランク回帰モデルにおいて局所化ベイズ学習法の汎化誤差や学習誤差,及び求まるパラメータを一定の仮定のもとで理論的に解明し,漸近的にベイズ学習と同等にできることを示す.また同モデルにおいて,ベイズ学習,変分ベイズ法,最ゆう法との比較を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-01
著者
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