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講演抄録/キーワード
講演名 2010-01-18 16:30
代理ベイズ学習に基づくHMMのためのデータ系列長
山崎啓介東工大
抄録 (和) 本研究では特徴抽出によるパラメータ学習の変化を解析的に調べ、特徴空間で元の空間の学習精度を保存
する特徴量の条件を導出する。また代理ベイズ学習として、そのような特徴量を用いた高速な学習法を提案する。さ
らに隠れマルコフモデルにこれを応用しパラメータ学習に必要な系列長を考察する。 
(英) The present paper analyzes the change of parameter learning due to feature selections and investigates
conditions to have the same learning result in both original and feature spaces. Moreover, we propose a fast and
precise learning method referred to as the vicarious Bayes learning. We also apply it to hidden Markov model and
derive a necessary length for the complete parameter learning.
キーワード (和) 特徴選択, / 次元削減 / Bayes学習 / 代数幾何 / / / /  
(英) Feature Selection / Dimension Reduction / Bayes Learning / Algebraic Geometry / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 109, no. 363, NC2009-77, pp. 37-42, 2010年1月.
資料番号 NC2009-77 
発行日 2010-01-11 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC  
開催期間 2010-01-18 - 2010-01-19 
開催地(和) 北海道大学、百年記念会館 
開催地(英) Hyakunen-Kinen in Hokkaido University 
テーマ(和) 生物模倣情報処理(仮)、機械学習、一般 
テーマ(英) Biomimetic information systems, Machine Learning 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2010-01-NC 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 代理ベイズ学習に基づくHMMのためのデータ系列長 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Necessary Data Length for HMMs Based on the Vicarious Bayes Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 特徴選択, / Feature Selection  
キーワード(2)(和/英) 次元削減 / Dimension Reduction  
キーワード(3)(和/英) Bayes学習 / Bayes Learning  
キーワード(4)(和/英) 代数幾何 / Algebraic Geometry  
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) 山崎 啓介 / Keisuke Yamazaki / ヤマザキ ケイスケ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者
発表日時 2010-01-18 16:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2009-77 
巻番号(vol) IEICE-109 
号番号(no) no.363 
ページ範囲 pp.37-42 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2010-01-11 


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