Resetting分布を用いた動的モデル選択(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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データ生成源のモデルが時間とともに変化して発生したときに,その非定常なデータからそのモデルの系列をいかに推定するかという問題を考える.本発表では,従来のモデルの変化がモデルの表現力の境で切り替わって行くswitching型とすると,区分的な変化をするresetting型があることを紹介する.そして,そのような変化をするデータをresetting分布とし,動的モデル選択規準により,区間定常的なモデルの遷移を効率的に抽出できることを示す.そして,記述長の観点からアルゴリズムにより求まるモデル系列の評価をし,そのよさを人工データにより確認する.
- 2011-11-02
著者
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山西 健司
NECインターネットシステム研究所
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山西 健司
東京大学情報理工学系研究科
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山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
-
櫻井 瑛一
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
-
山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
櫻井 瑛一
産業技術総合研究所
-
山西 健司
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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