精度保証と補正を行うベイジアンネット上の近似確率推論法に関する研究(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
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概要
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近年,ベイジアンネット(Bayesian network: BN)で取り扱われるデータの大規模化に伴い,比較的高速に確率推論が可能な近似推論手法が注目されている.その一方で,近似推論手法には結合構造の規模・複雑さに依存した誤差の発生や計算量の増大といった問題がある.これらの問題に対し我々は,高速に良好な近似解を獲得可能なLoopy-BPと,代表的な統計的手法である仮説検定や区間推定を用い,利用者の要求に応じて推論精度が調整可能な手法Extended LBPC (Ex-LBPC)を提案した.本稿では当該手法において用いられる標本の品質向上に着目し,推論性能のさらなる向上を目指す.提案手法の有効性を検証するため,複数のネットワークを用いた数値実験を実施した.
- 2012-01-19
著者
-
鈴木 雅人
東京工業高等専門学校情報工学科
-
鈴木 雅人
国立東京工業高等専門学校
-
北越 大輔
東京工業高等専門学校
-
和歌崎 修平
東京工業高等専門学校情報工学科
-
和歌崎 修平
国立東京工業高等専門学校
-
北越 大輔
国立東京工業高等専門学校
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