講演名 2019-03-14
機械学習結果を利用した確率的情報処理法に関する一検討
片岡 駿(小樽商科大),
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抄録(和) 確率モデルを用いて情報処理をおこなう確率的情報処理では,確率モデルをパラメータを含んだ形で設計する場合が多い.通常このパラメータは設計した確率モデルが観測信号をよく表現するように推定される.本研究ではこのパラメータの推定に機械学習で得られたパラメータ値を利用することを考える.機械学習の目的は様々なデータをよく表現する汎化性の高いパラメータを推定することであるため,機械学習で得られたパラメータ値を利用することで観測信号を表現するパラメータを効率的に探索できることが期待できる.本研究では機械学習結果を利用したパラメータの推定法を提案し,数値実験により提案法の検証をおこなう.
抄録(英) We consider a framework of the probabilistic information processing utilizing the machine learning result. In probabilistic information processing, probabilistic models are usually designed by using some parameters and values of these parameters are determined so as to express the observed signal. In this study, we propose a new parameter estimation method based on EM algorithm and machine learning result. Because the purpose of the machine learning is to find parameters that express the properties of the signals of the world, we expect that the parameters expressing the observed signal can be effectively obtained by utilizing the machine learning result. We numerically verified our method by using the artificial data
キーワード(和) 確率的情報処理 / 最尤推定 / EM アルゴリズム / 統計的機械学習
キーワード(英) probabilistic information processing / maximum likelihood estimation / EM algorithm / statical machine learning
資料番号 MSS2018-89
発行日 2019-03-07 (MSS)

研究会情報
研究会 NLP / MSS
開催期間 2019/3/14(から2日開催)
開催地(和) 福井大学 文京キャンパス
開催地(英) Bunkyo Camp., Univ. of Fukui
テーマ(和) SICE-DES研究会,IEICE-MSS研究会,IEICE-NLP研究会の3研究会併催,一般およびWork In Progress(WIP)
テーマ(英) SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP, Work In Progress, and etc.
委員長氏名(和) 高橋 規一(岡山大) / 名嘉村 盛和(琉球大)
委員長氏名(英) Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) / Morikazu Nakamura(Univ. of Ryukyus)
副委員長氏名(和) 黒川 弘章(東京工科大) / 髙井 重昌(阪大)
副委員長氏名(英) Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) / Shigemasa Takai(Osaka Univ.)
幹事氏名(和) 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) / 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ) / 金澤 尚史(阪大)
幹事氏名(英) Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Ichiro Toyoshima(Toshiba) / Takahumi Kanazawa(Osaka Univ.)
幹事補佐氏名(和) 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) / 金城 秀樹(沖縄大)
幹事補佐氏名(英) Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Hideki Kinjo(Okinawa Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its applications
本文の言語 JPN
タイトル(和) 機械学習結果を利用した確率的情報処理法に関する一検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) A study on the probabilistic information processing using a machine learning result
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 確率的情報処理 / probabilistic information processing
キーワード(2)(和/英) 最尤推定 / maximum likelihood estimation
キーワード(3)(和/英) EM アルゴリズム / EM algorithm
キーワード(4)(和/英) 統計的機械学習 / statical machine learning
第 1 著者 氏名(和/英) 片岡 駿 / Shun Kataoka
第 1 著者 所属(和/英) 小樽商科大学(略称:小樽商科大)
Otaru University of Commerce(略称:OUC)
発表年月日 2019-03-14
資料番号 MSS2018-89
巻番号(vol) vol.118
号番号(no) MSS-499
ページ範囲 pp.45-50(MSS),
ページ数 6
発行日 2019-03-07 (MSS)