| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 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）  IBISML2011-55 |
|
| 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 | |
| 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 | IBISML2011-55 |
|
| 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.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-11-09 15:45:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2011-55 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.275 |
| ページ範囲 | pp.87-91 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2011-11-02 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]