講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-03-08 13:45
周辺尤度計算におけるパラメータ空間と隠れ変数空間の比較 ○三木拓史・山崎啓介・渡辺澄夫(東工大) NC2010-176 |
抄録 |
(和) |
周辺尤度はモデル選択や事前分布の最適化に用いられる重要な量である.階層型学習モデルでは解析的な計算が困難であるためマルコフ連鎖モンテカルロ法による数値計算が必要となる.マルコフ連鎖の構成法として,パラメータ空間上と隠れ変数空間上の二通りが考案されているが,これらが計算結果に及ぼす影響は十分に知られていない.そこで本論文では,混合正規分布の周辺尤度を両者を用いて求め,事前分布の効果やモデル選択における性質の違いを実験的に明らかにする. |
(英) |
The marginal likelihood has important information for model selection and optimization of a prior distribution.In practical situations, a numerical calculation based on the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method is necessary because the analytical calculation is not straightforward in hierarchical learning models.There are two MCMC methods; one is on the parameter space and the other is on the hidden variable space.However, it has not been studied yet how the space difference affects the numerical accuracy.In this paper, we calculate the marginal likelihood of a mixture of normal distributions using the methods, and compare the two spaces. |
キーワード |
(和) |
周辺尤度 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 混合正規分布 / 隠れ変数 / / / / |
(英) |
Marginal likelihood / Markov Chain Monte Carlo method / mixture of normal distributions / hidden variable / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 461, NC2010-176, pp. 289-294, 2011年3月. |
資料番号 |
NC2010-176 |
発行日 |
2011-02-28 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2010-176 |