講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-07-25 10:30
重み付け特異点解消による学習係数の算出方法 ○松田 健・渡辺澄夫(東工大) NC2007-31 |
抄録 |
(和) |
統計的漸近理論が成立しない学習モデルは特異モデルと呼ばれる。ベイズ学習は特異モデルに対して有効であることが知られている。ベイズ学習では、事後ブンプの平均計算が重要である。しかしながら、その計算は困難なものである。それゆえに、マルコフ連鎖モンテカルロ法が広く利用されている。本論文では、マルコフ連鎖モンテカルロ法の精確さを評価するための理論的な方法を導入する。 |
(英) |
The learning machines which have singular Fisher information matrices are called singular statistical models. It says that Bayes learning is valid to the singular models. However it is difficult to compute the average of an A priori distribution. Therefore, MCMC method is widely used. In this paper, we introduce the theoretical way to evaluate the correctness of MCMC method by weighted resolution of singularities. |
キーワード |
(和) |
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(英) |
singular model / weighted blowup / MCMC / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 157, NC2007-31, pp. 23-27, 2007年7月. |
資料番号 |
NC2007-31 |
発行日 |
2007-07-17 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-31 |