ConditioningとLoopy-BPを用いた確率的意思決定手法(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)
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概要
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確率モデルのーつであるべイジアンネット(Bayesian network: BN)では,その結合構造を用いた様々な確率推論法が提案されている.本稿では高速に良好な近似解を得られるLoopy-BPを基盤として推論結果の妥当性保証を実施し,その結果低精度と判断された推論値を補正する手法Extended LBPCを提案する.計算機実験の結果,Extended LBPCはLoopy-BPよりも高精度な解を獲得可能であること,および特に結合構造が複雑なBNにおいて顕著な計算速度・推論精度の向上が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-01-17
著者
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