ガウス過程に基づくノンパラメトリックベイズ時系列整列(人工知能,データマイニング,<特集>学生論文)
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概要
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時系列の整列問題に対するノンパラメトリックベイズアプローチを提案する.ある種の時系列データ集合は,共通の標準時系列に対する時間変動に基づいて生成されたとみなすことができる.このような時系列データ集合の解析では,しばしば,それぞれの時間変動が相殺されるよう整列されることが要求されるが,そのためには,標準時系列と,各時系列データの時間的変動を表す時間変換関数を同時に推定しなければならない.これを実現するため,本論文では,標準時系列や時間変換関数に対してガウス過程事前分布を仮定したモデルを考え,それに対するマルコフ連鎖モンテカルロ法を開発する.本手法は,メトロポリスヘイスティングス法で必要な,事前分布とよく整合する提案分布を,ガウス過程回帰を利用して構成することで実現される.
- 2013-03-01
著者
-
林 朗
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
岩田 一貴
広島市立大学情報科学部
-
岩田 一貴
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
末松 伸朗
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
秋本 真治
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
秋本 真治
広島市立大学大学院情報科学研究科:(現)アイコム株式会社第2設計部ソフト設計2課
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