命題論理に基づく確率モデルのための二部決定グラフと順序符号化を用いた効率的なEMアルゴリズム(一般講演(構造学習・ベイジアンネット・確率推論),機械学習とその応用)
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概要
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本論文では命題論理に基づく確率モデルに対するEMアルゴリズムを二分決定グラフと順序符号化を用いて効率的に実行する方法を提案する.提案手法の時間/空間計算量は観測を表現するBDDのサイズに比例し,noisy-ORモデルと隠れマルコフモデルに対する確率学習計算量は従来法と一致する.更に,提案手法は論理に基づくアブダクションより得られた任意の論理式で表される仮説を統計的に評価可能である.本論文ではアブダクションにより得られたバイオデータに関する仮説を提案手法により評価し,化学的にに妥当な仮説が上位にランキングされることを確認した.
- 2010-06-07
著者
-
佐藤 泰介
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
湊 真一
函館五稜郭病院
-
湊 真一
Ntt光ネットワークシステム研究所
-
石畠 正和
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
亀谷 由隆
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
湊 真一
Ntt 未来ねっと研
-
佐藤 泰介
東京工業大学
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科:科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科・科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・ /科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・北海道大学大学院情報科学研究科
-
Minato Shin-ichi
Graduate School Of Information Science And Technology Hokkaido University
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科:科学技術振興機構
-
湊 真一
Ntt光ネットワーク研究所
-
湊 真一
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
湊 真一
北海道大学 大学院 情報科学研究科
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