ブレグマン情報量を用いたベイズ学習の局所変分近似(知的システム,一般)
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概要
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局所変分法はベイズ学習において事後分布を近似する一つの手法として用いられている.局所変分法では,計算困難な周辺尤度に対する上界及び下界を構成し,それぞれを最小化・最大化することにより近似を最適化するが,その情報論的な意味は明らかてはなかった.本研究では,凸性に基づく局所変分法に対し,ブレグマンダイバージェンスを用いた一般的枠組みを示し,周辺尤度の上界の効率的な計算法を与える.またカーネルロジスティック回帰モデルヘの適用例を示し,数値実験により近似精度を評価した結果を報告する.
- 2011-07-18
著者
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岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
池田 和司
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
池田 和司
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻
-
渡辺 一帆
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
岡田 真人
東京大学・新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
-
渡辺 一帆
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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