混合ベルヌーイ分布の変分ベイズ学習におけるモデル選択(第15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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変分ベイズ推測はパラメータと隠れ変数の事後分布を平均場近似することで導かれる統計的推測の方法であり,ベイズ推測を少ない演算量で近似実現できることが知られている.ベイズ推測においては事後分布が正規分布で近似できない場合でも汎化損失を不偏推定できる情報量規準WAICが導出されている.しかしながら,変分ベイズ推測においては汎化損失の漸近挙動や不偏推定量は未だに解明されていない.近年,平均場近似された事後分布を重点サンプリングングにおける提案分布として用いることで変分ベイズ推測の結果を用いてWAICの値を推定する方法(WAIC-VB)が提案された.本論文では,WAIC-VBを混合ベルヌーイ分布に適用することにより,混合ベルヌーイ分布のモデル選択を行うことを提案し,その有効性と特徴を人工問題と実問題への適用を通して明らかにする.
- 2012-10-31
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