周辺尤度計算におけるパラメータ空間と隠れ変数空間の比較
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概要
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周辺尤度はモデル選択や事前分布の最適化に用いられる重要な量である.階層型学習モデルでは解析的な計算が困難であるためマルコフ連鎖モンテカルロ法による数値計算が必要となる.マルコフ連鎖の構成法として,パラメータ空間上と隠れ変数空間上の二通りが考案されているが,これらが計算結果に及ぼす影響は十分に知られていない.そこで本論文では,混合正規分布の周辺尤度を両者を用いて求め,事前分布の効果やモデル選択における性質の違いを実験的に明らかにする.
- 2011-02-28
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
山崎 啓介
東京工業大学精密工学研究所
-
渡辺 澄夫
東京工業大学
-
三木 拓史
東京工業大学工学部情報工学科
-
山崎 啓介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
山崎 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
山崎 啓介
東京工業大学 総合理工学研究科
-
渡辺 澄夫
東京工業大学知能システム科学専攻
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