講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-11-17 14:00
変分ベイズ法を用いたクラスタ構造変化の抽出 ○梶 大介(デンソー)・渡辺一帆(豊橋技科大) IBISML2016-78 |
抄録 |
(和) |
変分ベイズ法は事後分布に対して平均場近似の手法を用いることでベイズ学習を高速に行う学習法であり,クラスタリング問題など幅広い範囲で応用されている.
また,オンラインアルゴリズムの研究も進められており,オンライン型に拡張された変分
自由エネルギーである忘却係数付き変分自由エネルギーの最小化を行うアルゴリズムが提案されている.
本研究では混合指数分布を用いてオンライン型のアルゴリズムの性能を確認するとともに,忘却係数付き変分
自由エネルギーの構成要素である相対エントロピー項の変化を調べることでクラスタリング構造の変化抽出が可能となることを実験的に示す. |
(英) |
Variational Bayes learning (VB) is widely applied to clustering problems as the low computational cost algorithm of Bayes learning using the mean field approximation.
The VB algorithm is achieved by minimizing the variational free energy.
The online Variational Bayes learning (Online VB) has been proposed by using the discounted variational free energy, which is an extension of the variational free energy for the online algorithm.
In this paper, we investigate the performance of the online VB by using
the exponential mixture modeland show experimentally that relative entropy terms consisting of the discounted variational free energy enable us to detect the change of cluster structure. |
キーワード |
(和) |
混合指数分布 / 変分ベイズ法 / 変分自由エネルギー / オンラインアルゴリズム / / / / |
(英) |
Exponential Distribution Mixuture / Variational Bayes Learning / Variational Free Energy / Online algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-78, pp. 229-233, 2016年11月. |
資料番号 |
IBISML2016-78 |
発行日 |
2016-11-09 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
IBISML2016-78 |
研究会情報 |
研究会 |
IBISML |
開催期間 |
2016-11-16 - 2016-11-18 |
開催地(和) |
京都大学 |
開催地(英) |
Kyoto Univ. |
テーマ(和) |
情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) |
テーマ(英) |
Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IBISML |
会議コード |
2016-11-IBISML |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
変分ベイズ法を用いたクラスタ構造変化の抽出 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Extraction of Cluster Structural Changes using Variational Bayes |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
混合指数分布 / Exponential Distribution Mixuture |
キーワード(2)(和/英) |
変分ベイズ法 / Variational Bayes Learning |
キーワード(3)(和/英) |
変分自由エネルギー / Variational Free Energy |
キーワード(4)(和/英) |
オンラインアルゴリズム / Online algorithm |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
梶 大介 / Daisuke Kaji / |
第1著者 所属(和/英) |
株式会社デンソー (略称: デンソー)
Denso (略称: Denso) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
渡辺 一帆 / Kazuho Watanabe / |
第2著者 所属(和/英) |
豊橋技術科学大学 (略称: 豊橋技科大)
Toyohashi University of Technology (略称: Toyohashi Tech.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2016-11-17 14:00:00 |
発表時間 |
180分 |
申込先研究会 |
IBISML |
資料番号 |
IBISML2016-78 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.300 |
ページ範囲 |
pp.229-233 |
ページ数 |
5 |
発行日 |
2016-11-09 (IBISML) |