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講演抄録/キーワード
講演名 2014-11-17 17:00
[ポスター講演]密度微分推定とKLダイバージェンス近似への応用
佐々木博昭東大)・Yung-Kyun NohKAIST)・杉山 将東大
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抄録 (和) 本研究では,確率密度関数の微分(以下,密度微分と呼ぶ)を推定する問題を考える.密度微分を推定する上で,単純な方法は,まず,確率密度関数を推定し,その微分を計算することであろう.しかしながら,良い密度推定は,必ずしも良い密度微分推定を与えるとは限らないため,その方法は適切ではない.そこで,本研究では,確率密度関数の推定を行うことなく,直接,密度微分を推定することを試みる.提案手法は,解析解をもつため,効率的に密度微分を推定できだけでなく,多次元データの高次密度微分もまた推定可能である.加えて,提案手法に含まれるハイパーパラメータは,全てクロスバリデーションによって決定できる.本研究において,提案手法をノンパラメトリック KL ダイバージェンス推定へと応用し,その推定精度を改善することを試みる.そして,変化点検知と特徴選択において,提案手法の有効性を数値実験によって示す. 
(英) Estimation of density derivatives is a versatile tool in statistical data analysis. A naive approach is to first estimate the density and then compute its derivative. However, such a two-step approach does not work well because a good density estimator does not necessarily mean a good density-derivative estimator. In this paper, we give a direct method to approximate the density derivative without estimating the density itself. Our proposed estimator allows analytic and computationally efficient approximation of multi-dimensional high-order density derivatives, with the ability that all hyper-parameters can be chosen objectively by cross-validation. We further show that the proposed density-derivative estimator is useful in improving the accuracy of non-parametric KL-divergence estimation via metric learning. The practical superiority of the proposed method is experimentally demonstrated in change detection and feature selection.
キーワード (和) 密度微分推定 / 高次密度微分 / ノンパラメトリック推定 / KL ダイバージェンス / / / /  
(英) density-derivative estimation / higher-order density-derivative / non-parametric estimation / Kullback- -Leibler divergence / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-52, pp. 133-140, 2014年11月.
資料番号 IBISML2014-52 
発行日 2014-11-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-11-17 - 2014-11-19 
開催地(和) 名古屋大学 
開催地(英) Nagoya Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 密度微分推定とKLダイバージェンス近似への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Direct Density-Derivative Estimation and Its Application in KL-Divergence Approximation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 密度微分推定 / density-derivative estimation  
キーワード(2)(和/英) 高次密度微分 / higher-order density-derivative  
キーワード(3)(和/英) ノンパラメトリック推定 / non-parametric estimation  
キーワード(4)(和/英) KL ダイバージェンス / Kullback- -Leibler divergence  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐々木 博昭 / Hiroaki Sasaki /
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Yung-Kyun Noh / Yung-Kyun Noh /
第2著者 所属(和/英) Korea Advanced Institute of Science and Technology (略称: KAIST)
Korea Advanced Institute of Science and Technology (略称: KAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama /
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo)
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講演者
発表日時 2014-11-17 17:00:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2014-52 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.306 
ページ範囲 pp.133-140 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2014-11-10 


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