| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| AI-4 |
| セッション名 |
| データ科学への統計物理からのアプローチ |
| 講演日 |
| 2020/3/17 |
| 講演場所(会議室等) |
| 工学部 講義棟１F 114講義室 |
| 講演番号 |
| AI-4-2 |
| タイトル |
| ボルツマンマシンのグラフマイニングへの応用 |
| 著者名 |
| 安田宗樹, |
| キーワード |
| 統計的機械学習, ボルツマンマシン, 情報統計力学, グラフマイニング |
| 抄録 |
| 本講演では、統計的機械学習の中の重要トピックの一つであるボルツマンマシンを扱う。ボルツマンマシンはマルコフ確率場と呼ばれるグラフィカルモデルの一つであり、統計力学のモデルと深い関係をもつ。まず、ボルツマンマシンのモデルの詳細を紹介し、次いでボルツマンマシンに対する統計的機械学習について議論する。ボルツマンマシンの厳密な学習アルゴリズムは NP 困難であり、何らかの近似アルゴリズムを必要とする。本講演では、効果的な近似アルゴリズムの一つである「空間モンテカルロ積分学習」を紹介する。最後に、ボルツマンマシンのグラフマイニング問題への応用について議論する予定である。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|