CCCPを用いたTRW自由エネルギー最小化に基づく確率推論(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))

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概要

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• 本稿ではWainwrightのTRW自由エネルギーを,CCCPによって最小化する確率推論アルゴリズムTRW-CCCPを開発する.TRW-CCCPは大域的最小値への収束が保証される.TRW自由エネルギーをパラメトリックに凸自由エネルギーの差の形に表わし,パラメトリックな分解に基づくCCCPを適用することでTRW-CCCPを導出する.TRW-CCCPは高次元の自由度を表わすフリーベクトルを含み,高次元上の確率推論アルゴリズムの集合を与える.フリーベクトルは,予稿内で定義されるCCCPが定める集合内の任意ベクトル,またはその系列について,収束が保証される.フリーベクトルは収束の速さをコントロールするステップサイズの役割を持つ.TRW-CCCPを二次元格子イジングスピンモデルに適用した結果,TRW自由エネルギーは単調減少を示し,TRW-BPと同じ近似周辺確率分布を計算した.マルコフ確率場の重みが大きく,frustrationが大きい場合と,TRW-BPが収束しない場合に,TRW-CCCPの有効性が期待される.

• 2010-10-28

著者

• 西山 悠

  理化学研究所脳科学総合研究センター理論統合脳科学研究チーム

• Yuille Lan

  Department Of Statistics Ucla Los Angeles

• YE Xingyao

  Department of Statistics, UCLA Los Angeles

• 西山 悠

  理化学研究所 脳科学総合研究センター 理論統合脳科学研究チーム

• Ye Xingyao

  Department Of Statistics Ucla Los Angeles

• Yuille Alan

  Department Of Statistics Ucla

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