混合正規分布の隠れ変数上のMCMC法の提案とベイズ周辺尤度への応用(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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ベイズ周辺尤度は,モデルの選択やハイパーパラメータの最適化において重要な役割を果たすことが知られている.しかしながら,隠れた変数を含む学習モデルにおいて,ベイズ周辺尤度を効率的に計算する方法は未だに確立されていない.本論文では混合正規分布のベイズ周辺尤度の計算法として,隠れ変数上のマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いる計算法を提案し,その特徴を実験的に明らかにする.特に,初期値を勾配法によって最適化し,複数回の試行から緩和が不十分である場合を除外すると,正確なベイズ周辺尤度を得ることができる.
- 2010-08-29
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