| 大会名称 |
|---|
| 2017年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017G |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-4 |
| セッション名 |
| データ工学 |
| 講演日 |
| 2017/3/25 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通講義棟北 N404 |
| 講演番号 |
| D-4-10 |
| タイトル |
| ベイジアンネットワークにおける並列サンプリング推論手法の提案 |
| 著者名 |
| ◎小張慶樹, 木村昌臣, |
| キーワード |
| bayesian network |
| 抄録 |
| ベイジアンネットワークは確率変数をノードで表し，それらの因果関係を有向辺で結んだ非循環有向ネットワークと条件付き確率で表現したものである．BNでは条件付き確率をまとめたCPTと呼ばれる条件付き確率表が与えられる．このCPTより観測された変数の情報(エビデンス)を元に求めたい確率変数の確率値を出すことで不確実性を含む事象の予測等を行うことが可能である．確率推論の手法の1つにストカスティックサンプリングがある．この手法はBNが大規模になるほど生成するサンプル数も増えるため，計算時間が増大していくことが知られている．そこで本研究ではコミュニティ抽出を利用しBNを分割することによる並列処理サンプリング法を提案する． |
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