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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-09 13:00
[ポスター講演]Bayes factorに基づくRAIアルゴリズムを用いた大規模ベイジアンネットワーク学習
名取和樹宇都雅輝植野真臣電通大IBISML2017-58
抄録 (和) 漸近一致性を持つベイジアンネットワークの構造学習はNP困難である.これまで,動的計画法や$A^*$探索,整数計画法を用いた構造学習法が開発されてきたが,未だに60ノード程度の構造学習を限界とし,大規模構造学習の実現のためには,全く異なるアプローチの開発が急務である.一方で因果モデルの研究分野では,条件付き独立性テスト(CIテスト)と方向付けによる画期的に計算量を削減した構造学習アプローチが提案されている.このアプローチは制約ベースアプローチと呼ばれ,RAIアルゴリズムが最も高精度な最先端学習法として知られている.しかしRAIアルゴリズムは,CIテストに仮説検定法または条件付き相互情報量を用いている.前者の精度は帰無仮説が正しい確率を表す$p$値とユーザが設定する有意水準に依存する.$p$値はデータ数の増加により小さい値を取り,誤って帰無仮説を棄却してしまう問題が知られている.一方で,後者の精度は閾値の設定に強く影響する.したがって,漸近的に真の構造を学習できる保証がない.本論文では,漸近一致性を有するBayes factorを用いたCIテストをRAIアルゴリズムに組み込む.これにより,1000ノード以上の大規模構造学習を実現する.数種類のベンチマークネットワークを用いたシミュレーション実験により,本手法の有意性を示す. 
(英) ``Learning Bayesian networks'' has NP-hard problem. The state-of-the-arts method of learning Bayesian networks cannot learn structures that have more than 60 variables. For the reasons, we proposed the method that reduces computational cost dynamically. Concretely, this method provides a conditional independence (CI) test using Bayes factor that has asymptotic consistency to the RAI algorithm. In the experiments, our proposed method can learn the structure that has more than 1000 variables.
キーワード (和) ベイジアンネットワーク学習 / Bayes factor / 仮説検定法 / / / / /  
(英) Learning Bayesian networks / Bayes factor / Hypothesis testing / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-58, pp. 177-184, 2017年11月.
資料番号 IBISML2017-58 
発行日 2017-11-02 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2017-58

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2017-11-08 - 2017-11-10 
開催地(和) 東京大学 
開催地(英) Univ. of Tokyo 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2017-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Bayes factorに基づくRAIアルゴリズムを用いた大規模ベイジアンネットワーク学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning huge Bayesian networks using RAI algorithm based on Bayes factor 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ベイジアンネットワーク学習 / Learning Bayesian networks  
キーワード(2)(和/英) Bayes factor / Bayes factor  
キーワード(3)(和/英) 仮説検定法 / Hypothesis testing  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 名取 和樹 / Kazuki Natori / ナトリ カズキ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宇都 雅輝 / Masaki Uto / ウト マサキ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 植野 真臣 / Maomi Ueno / ウエノ マオミ
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者
発表日時 2017-11-09 13:00:00 
発表時間 150 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2017-58 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.293 
ページ範囲 pp.177-184 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2017-11-02 


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