チュートリアル:ノンパラメトリックベイズ
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概要
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本チュートリアルでは,機械学習分野で近年注目されているノンパラメトリックベイズ理論に基づく確率的モデリング手法について説明する.古典的な確率モデルでは,事前に確率モデルの複雑さを指定する必要があった.ここで,複雑さとは,混合ガウスモデルでは混合数,隠れマルコフモデルでは状態数に相当する.そのため,適切な複雑さを決めるためには,異なる複雑さをもつ確率モデルを別々に学習しておいて,エビデンス比較や交差検定などを用いてあとから最適なものをひとつ選ぶこと (モデル選択) が行われていた.ノンパラリックベイズ理論では,最初から無限の複雑さ (無限個のパラメータ) をもつ確率モデルを考えることで,モデル選択問題を回避できる.現実的には,学習データは有限であるので,本来無限個存在するうちで,高々有限個のパラメータのみがデータの生成過程を記述するのに利用される.すなわち,学習データに合わせて,自動的に 「実質的な」 複雑さが調節される.このように柔軟な枠組みは,音楽情報処理分野においても,音源数が未知のもとで音楽音響信号分離を行ったり,グループ数が未知のもとで楽曲分類を行ったりする際に非常に有用である.
- 2011-07-20
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