メトロポリス法における平均採択率の挙動について(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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与えられた任意の確率分布からのサンプリングを実現するマルコフ連鎖モンテカルロ法は,ベイズ推定を始め,様々な分野で利用されるアルゴリズムである.規格化されていない確率密度であってもサンプリング可能である一方,計算量が多い点や,収束判定が難しいため,利用に際してはモンテカルロステップ数や,メトロポリス法におけるステップサイズなどを適切に設定することが重要である.本研究では,メトロポリス法における平均採択率を解析に導出し,ステップサイズにおける設定に関する考察を与える.特に,階層的な確率モデルで一般的に現れる特異構造を持った場合に着目し,特異モデルにおけるベイズ学習への有効性を検証する.
- 2011-11-02
著者
-
岡田 真人
独立行政法人 家畜改良センター奥羽牧場
-
永田 賢二
東大新領域
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
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
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
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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