逐次的動的モデル選択の線形時間アルゴリズム(一般講演(符号化・モデル選択,機械学習とその応用)
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概要
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本稿では時系列データから変化するモデル系列を推定する「動的モデル選択」の問題を考える.従来,データ列が一括に与えられたときに動的計画法を用いてモデル系列を求めるアルゴリズムが提案されていたが,本稿では逐次的にデータを読みこみながらモデル系列を逐次的に推定し計算量が線形となるアルゴリズムを考察する.人工データについて実験的評価を行い,本アルゴリズムは計算量を劇的に減らしつつ,一括型のアルゴリズムと同じモデル系列を9割以上得られることを示す.
- 2010-06-07
著者
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山西 健司
NECインターネットシステム研究所
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山西 健司
東京大学情報理工学系研究科
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山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
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櫻井 瑛一
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
-
山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
山西 健司
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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