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講演抄録/キーワード
講演名 2007-03-05 10:50
On the convergence of iterative estimation algorithms operating on graphical models
Justin DauwelsRIKENCAS2006-81 SIP2006-182 CS2006-98
抄録 (和) In recent years, graphical models have become a useful tool to derive estimation and detection algorithms. Perhaps the most prominent example in digital communications is the probabilistic decoding of error correcting codes (e.g., LDPC codes, turbo-codes, etc.) by means of the sum-product algorithm (``belief propagation'') applied on a graphical model (i.e., Tanner graph or factor graph) of the error-correcting code. Graphical models have also been used in the context of channel estimation, e.g., for phase, frequency, and timing estimation.
In this paper, we investigate the convergence properties of various estimation algorithms that operate on graphical models: (generalized) expectation maximization, gradient methods, and cyclic maximization. First we will review those algorithms in the standard formulation, then we consider various extensions in the context of graphical models. We will elaborate on the fixed points, asymptotic rate of convergence (in terms of information matrices), and local stability of those algorithms. 
(英) In recent years, graphical models have become a useful tool to derive estimation and detection algorithms. Perhaps the most prominent example in digital communications is the probabilistic decoding of error correcting codes (e.g., LDPC codes, turbo-codes, etc.) by means of the sum-product algorithm (``belief propagation'') applied on a graphical model (i.e., Tanner graph or factor graph) of the error-correcting code. Graphical models have also been used in the context of channel estimation, e.g., for phase, frequency, and timing estimation.
In this paper, we investigate the convergence properties of various estimation algorithms that operate on graphical models: (generalized) expectation maximization, gradient methods, and cyclic maximization. First we will review those algorithms in the standard formulation, then we consider various extensions in the context of graphical models. We will elaborate on the fixed points, asymptotic rate of convergence (in terms of information matrices), and local stability of those algorithms.
キーワード (和) fixed points / convergence rate / gradient methods / Hessian matrix / graphical model / cyclic maximization / stability / expectation maximization  
(英) fixed points / convergence rate / gradient methods / Hessian matrix / graphical model / cyclic maximization / stability / expectation maximization  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 571, CS2006-98, pp. 23-28, 2007年3月.
資料番号 CS2006-98 
発行日 2007-02-26 (CAS, SIP, CS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード CAS2006-81 SIP2006-182 CS2006-98

研究会情報
研究会 SIP CAS CS  
開催期間 2007-03-05 - 2007-03-06 
開催地(和) 鳥取三朝温泉 ブランナールみささ 
開催地(英) Blancart Misasa (Tottori) 
テーマ(和) 通信のための信号処理、符号理論、一般 
テーマ(英) Signal Processing for Communications, Code Theory, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CS 
会議コード 2007-03-SIP-CAS-CS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On the convergence of iterative estimation algorithms operating on graphical models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) fixed points / fixed points  
キーワード(2)(和/英) convergence rate / convergence rate  
キーワード(3)(和/英) gradient methods / gradient methods  
キーワード(4)(和/英) Hessian matrix / Hessian matrix  
キーワード(5)(和/英) graphical model / graphical model  
キーワード(6)(和/英) cyclic maximization / cyclic maximization  
キーワード(7)(和/英) stability / stability  
キーワード(8)(和/英) expectation maximization / expectation maximization  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Justin Dauwels / Justin Dauwels /
第1著者 所属(和/英) Amari Research Unit, RIKEN Brain Science Institute (略称: 理研)
Amari Research Unit, RIKEN Brain Science Institute (略称: RIKEN)
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講演者
発表日時 2007-03-05 10:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CS 
資料番号 IEICE-CAS2006-81,IEICE-SIP2006-182,IEICE-CS2006-98 
巻番号(vol) IEICE-106 
号番号(no) no.567(CAS), no.569(SIP), no.571(CS) 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2007-02-26,IEICE-SIP-2007-02-26,IEICE-CS-2007-02-26 


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