| 講演名 | 2003/12/1 特異モデルにおけるMCMC法の計算精度について(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か) 高橋 克之, 渡辺 澄夫, |
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| 抄録(和) | ベイズ学習において、確率的複雑さはモデル選択やハイパーパラメーターの最適化に用いられている。しかし、確率的複雑さを解析的に計算することができなかったので、その近似的な数値計算法として用いられているMCMC法の精度は評価できなかった。そこで、本論文では代数幾何学的方法を特異的な学習モデルの確率的複雑さの計算に適用し、MCMC法の振舞を明らかにする。 |
| 抄録(英) | In the Bayesian learning, the stochastic complexity has been used for model selection arid optimization of hyper parameters. However, since there has been no method to calculate analytically the stochastic complexity, we could not evaluate how precise the MCMC method is. In this paper, we apply the algebraic geometrical method to the stochastic complexity of singular learning machines, and clarify the properties of the MCMC method. |
| キーワード(和) | 確率的複雑さ / MCMC法 / 特異モデル / 統計的正則モデル / 代数幾何学 |
| キーワード(英) | stochastic complexity / MCMC method / regular models / learning models with singularity / algebraic |
| 資料番号 | NC2003-103 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/12/1(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特異モデルにおけるMCMC法の計算精度について(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accuracy of the MCMC Methods in Learning Models with Singularities |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率的複雑さ / stochastic complexity |
| キーワード(2)（和/英） | MCMC法 / MCMC method |
| キーワード(3)（和/英） | 特異モデル / regular models |
| キーワード(4)（和/英） | 統計的正則モデル / learning models with singularity |
| キーワード(5)（和/英） | 代数幾何学 / algebraic |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 克之 / Katsuyuki TAKAHASHl |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学総合理工学研究科電子機能システム専攻 Department of Advanced Applied Electronics Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡辺 澄夫 / Sumio WATANABE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学精密工学研究所 P&I Lab.Tokyo Institute |
| 発表年月日 | 2003/12/1 |
| 資料番号 | NC2003-103 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 490 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |