2部グラフ型ボルツマンマシンに対する複合最尤法(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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近年,情報技術の発達に伴い情報のデータ化か進み,データの蓄積量の増大とともにその効率的な利用方法について注目が集まっている.そのような方法の一つとしてボルツマンマシンと呼ばれる機械学習理論のモデルがある.本稿では2部グラフ型のボルツマンマシンに注目する.入力層と出力層の2層からなる2部グラフ型ボルツマンマシンは,入力層がデータで固定されると,条件付き独立性より出力層の推論が非常に容易になるため,医療診断などのエキスパートシステムへの現実的な応用などが見込まれている.しかし,学習は依然として計算量の問題を抱えており,何らかの近似を必要とする.そこで本稿では,複合最尤法とよばれる統計数学の近似法を用いて2部グラフ型ボルツマンマシンに対する高精度の学習アルゴリズムを提案する.
- 2012-11-09
著者
-
安田 宗樹
東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻
-
和泉 勇治
東北大学大学院情報科学研究科
-
田中 和之
東北大学大学院情報科学研究科
-
安田 宗樹
東北大学大学院情報科学研究科
-
安田 宗樹
東北大学大学院情報科学研究科:学振
-
浅利 岳
東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻
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