非線形マルコフ確率場モデルにおけるハイパーパラメータ推定の決定論的アルゴリズム(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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自然科学で広く用いられる画像修復は,しばしばマルコフ確率場(MRF)モデルにより定式化される.MRFモデルでは,ベイズ推定の枠組みを適用することで,自由エネルギー最小化によるハイパーパラメータ推定が可能になる.観測過程が非線形関数で表されるとき,従来はマルコフ連鎖モンテカルロ法がハイパーパラメータ推定に用いられた.従来の手法は非線形性を保つ一方で,確率論的なアルゴリズムとなり,収束判定が難しかったり,計算量が増えたりするという欠点がある.本論文では,非線形MRFモデルのハイパーパラメータ推定に,決定論的なアルゴリズムを提案する.すなわち,観測過程を線形近似したうえで,解析的に自由エネルギーを計算し,ハイパーパラメータ推定を行う.また,提案手法を人工画像データに適用し,その有効性を示す.
- 2011-11-17
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
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岡田 真人
独立行政法人 家畜改良センター奥羽牧場
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永田 賢二
東大新領域
-
永田 賢二
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡田 真人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
庄野 逸
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
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岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
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庄野 逸
電気通信大学
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庄野 逸
電気通信大学大学院情報理工学系研究科
-
大野 義典
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
大野 義典
東大院新領域
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永田 賢二
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
OKADA Masato
Department of Complexity Science and Engineering, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:Intelligent Coopertion and Control, PRESTO, JST:Laboratory for Mathematical Neuroscience, Brain Science Institute, RIKEN
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