クラスタ構造を有するグラフィカル・ガウシアン・モデルの構造推定(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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グラフィカル・モデルの構造推定は確率変数間の依存関係を解明する上で重要な問題である.近年,スパース正則化を用いて高次元データに内在する依存関係を推定する手法の研究が活発になされている.本稿ではクラスタ構造を有するグラフィカル・ガウシアン・モデル(GGM)の構造推定手法を提案する.我々は従来のGGM推定手法(l_1正則化最尤法)がグラフ・ラプラシアンのトレースノルム正則化として解釈できることを示し,それに基づいてクラスタ構造を考慮した新たな正則化手法を提案する.また,数値実験において提案法の有効性を確認する.
- 2011-11-02
著者
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門(情報・量子科学系)知能推論研究分野
-
原 聡
大阪大学産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構
-
原 聡
大阪大学 産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構jst Erato湊離散構造処理系プロジェクト
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