ベイズ符号長による確率的コンプレキシティの評価とモデル選択への応用(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
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概要
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混合ガウス分布に関する確率的コンプレキシティをベイズ符号の符号長により評価し,モデル選択の実験を行った.混合ガウス分布はデータのクラスタリングなど,機械学習のモデルとしてよく用いられる分布の一つである.混合ガウス分布におけるベイズ符号の符号長は一般に計算困難であるが,本論文ではラプラス近似とモンテカルロ法を用いることにより,実用的な計算時間で比較的精度の良い近似を行う方法を提案する.また,この方法で求めた値をモデル選択に応用し,その性能を他の手法を用いた場合と比較する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-08-29
著者
-
川喜田 雅則
九州大学大学院システム情報科学府:財団法人九州先端科学技術研究所
-
武石 啓成
九州大学大学院システム情報科学府|九州先端科学技術研究所
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川喜田 雅則
九州先端科学技術研究所|九州大学大学院システム情報科学研究院
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竹内 純一
九州先端科学技術研究所:九州大学大学院システム情報科学研究院
-
竹内 純一
九州先端科学技術研究所
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武石 啓成
九州大学大学院システム情報科学府
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川喜田 雅則
九州大学システム情報科学府 ; 九州先端科学技術研究所
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