WAICを用いた無限混合ガウスモデルのハイパーパラメタ選択(ベイズ統計モデル,統計推理,データベース,一般)
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概要
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近年ノンパラメトリックベイズ法と呼ばれる手法が自然言語処理,物体追尾,レコメンドシステム等多くの分野で盛んに応用されている.この手法では,モデルの複雑さは明示的に指定する必要がなく,ハイパーパラメタによって暗に制御される.したがって,学習結果や予測分布はハイパーパラメタの影響を受けるが,その設計法についてはこれまで十分研究されてはこなかった.そこで本研究では,ベイズ法において理論的根拠を持つ,Widely Applicable Information Criterion(WAIC)を用いたノンパラメトリックベイズ法におけるハイパーパラメタ選択法を提案する.数値実験により提案法の有効性を示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-03-05
著者
-
渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
渡辺 澄夫
東京工業大学
-
三木 拓史
東京工業大学工学部情報工学科
-
幸島 匡宏
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
幸島 匡宏
東京工業大学知能システム科学専攻
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渡辺 澄夫
東京工業大学知能システム科学専攻
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幸島 匡宏
東京工業大学 知能システム科学専攻
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