変分ベイズ学習の局所解の構造について(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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変分ベイズ法は、ベイズ法に近い汎化能力を比較的少ない演算によって達成することができるため、多くの学習システムに応用されている。しかしながら、再帰的な代入を用いたアルゴリズムであるため、初期値によって最終的に到達する点が異なるという性質を持っている。本論文では、変分ベイズ法の不動点が満たす性質を理論的に明らかにし、理論的に予言される不動点が実在することを2個の正規分布の混合によって作られる学習モデルを用いた実験で明らかにする。局所解の個数は、真の分布やハイパーパラメータに依存して変化することが明らかになった。
- 2011-11-02
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