| 講演名 | 2020-03-05 最適な確率分布が一意でないときのベイズ学習曲線 永安 修也(東工大), 渡辺 澄夫(東工大), |
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| 抄録(和) | ベイズ推測は広く用いられている統計的手法である. その汎化損失や自由エネルギーの漸近挙動は汎化損失を最小にする最適なパラメーターが一意でない場合である特異な場合においても特異点解消を用いた代数幾何的な手法によって明らかにされてきたが、その確率分布が一意でない場合については明らかでなかった. 本研究では最適な確率分布が一意でない場合に関して自由エネルギーと汎化損失の漸近挙動が既存の学習理論と異なることを明らかにする. |
| 抄録(英) | Bayesian inference is a widely used statistical method. Asymptotic behaviors of generalization loss and free energy in Bayesian inference are revealed in singular models that do not have unique optimal parameter which makes generalization loss minimum with the method using algebric geometry, but it has not been revealed when there are multiple optimal probability distributions. In the present paper, we derive asymptotic behavior of generalization loss and free energy in case optimal probability distribution is not unique, and show that it is different from the learning curve of conventional learning theory. |
| キーワード(和) | 統計的推測 / ベイズ推測 / 汎化損失 / 自由エネルギー / 非正則モデル |
| キーワード(英) | statistical estimation / Bayesian inference / generalization loss / free energy / singular model |
| 資料番号 | NC2019-94 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 渡邊 高志(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) / 伊良皆 啓治(九大) |
| 幹事氏名（英） | Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Keiji Iramina(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) / 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) / Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 最適な確率分布が一意でないときのベイズ学習曲線 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian learning curve for the case when the optimal distribution is not unique |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的推測 / statistical estimation |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ推測 / Bayesian inference |
| キーワード(3)（和/英） | 汎化損失 / generalization loss |
| キーワード(4)（和/英） | 自由エネルギー / free energy |
| キーワード(5)（和/英） | 非正則モデル / singular model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 永安 修也 / Shuya Nagayasu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡辺 澄夫 / Sumio Watanabe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | NC2019-94 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NC-453 |
| ページ範囲 | pp.107-112(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |