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講演抄録/キーワード
講演名 2011-11-09 15:45
最尤法における潜在変数推定の理論解析
山崎啓介東工大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 混合分布モデルや隠れマルコフモデルなどの
階層型学習モデルは機械学習やデータマイニングで広く用いられている.
このような構造を持つモデルは潜在変数と観測変数で構成される.
観測変数に関する予測性能について様々な理論研究が存在するが,
潜在変数の推定精度は未だ明らかになっていない.
近年, ベイズ推定を行った場合の漸近的な精度が明らかになった.
本論文では最尤推定量を用いた潜在変数推定を定式化し,
その精度を解析する. 
(英) Hierarchical learning models such as
mixture models and hidden Markov models
are widely used in machine learning and data mining.
The models consist of latent and observable variables.
There are many theoretical studies on predicting performance
for unseen data described by observable variables.
However, accuracy of latent variable estimation has not been clarified well.
Recently, we find asymptotic properties of the accuracy in a Bayesian estimation.
The present paper formulates the maximum likelihood estimation for the latent variable,
and reveals the asymptotic accuracy.
キーワード (和) 階層モデル / 潜在変数推定 / 最尤推定 / 漸近解析 / / / /  
(英) Hierarchical Models / Latent Variable Estimation / Maximum Likelihood Estimation / Asymptotic Analysis / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 275, IBISML2011-55, pp. 87-91, 2011年11月.
資料番号 IBISML2011-55 
発行日 2011-11-02 (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 2011-11-09 - 2011-11-11 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Womens Univ. 
テーマ(和) 第14回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) The 14th IBIS workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 最尤法における潜在変数推定の理論解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Accuracy Analysis of Latent Variable Estimation with the Maximum Likelihood Estimator 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 階層モデル / Hierarchical Models  
キーワード(2)(和/英) 潜在変数推定 / Latent Variable Estimation  
キーワード(3)(和/英) 最尤推定 / Maximum Likelihood Estimation  
キーワード(4)(和/英) 漸近解析 / Asymptotic Analysis  
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 2011-11-09 15:45:00 
発表時間 180 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2011-55 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.275 
ページ範囲 pp.87-91 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-IBISML-2011-11-02 


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