講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-12-21 13:30
学習において一般漸近理論と正則漸近理論が成立するために十分なサンプル数の相違について ○渡辺澄夫(東工大) NC2013-61 |
抄録 |
(和) |
統計的学習における漸近理論として,尤度関数が正規分布で近似できることを仮定する正則漸近理論と,条件なしで成り立つ一般漸近理論がある.数学的な観点からはどちらもサンプル数が無限大になる極限を考察するものであるが、現実の問題に適用可能かどうかは問題ごとに異なる.本論文では,サンプル数の変化に応じて構造の発見が生じるケースを考え,正則漸近理論では構造の発見を観測することはできないが,一般漸近理論では観測することができることを実験的に明らかにする. |
(英) |
There are two asymptotic theories in statistical learning. One is the regular theory which assumes that the likelihood function can be approximated by a normal distribution, the other is the general theory which does not need such assumption. From the mathematical point of view, both theories need the limit condition that the number of traning samples
goes to infinity. However, it strongly depends on the situation whether we can apply the theories to a practical problem or not. In this paper, we study the problem of discovery, and experimentally show that the regular theory can not be applied for observation of discovery of structure, whereas the general theory can be applicable. |
キーワード |
(和) |
一般漸近理論 / 正則漸近理論 / WAIC / / / / / |
(英) |
General asymptotic theory / Regular asymptotic theory / WAIC / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 374, NC2013-61, pp. 47-52, 2013年12月. |
資料番号 |
NC2013-61 |
発行日 |
2013-12-14 (NC) |
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) |
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NC2013-61 |