| 講演名 | 1998/3/20 併合・分割操作付きEMアルゴリズムとその混合分布推定への応用 上田 修功, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | 隠れ変数を伴う最尤推定の逐次解法としてEMアルゴリズムが広く用いられているが、実用上局所最適性の問題に悩まされる。本報告では、隠れ変数が離散値をとる場合に焦点をあて、隠れ変数の併合と分割を行うことで局所最適解からの脱出を図る併合・分割操作付きEMアルゴリズムを新たに提案する。混合正規分布推定問題への適用実験により、提案法が従来のEMアルゴリズムの解品質を大幅に改善できることを実証する。 |
| 抄録(英) | The EM algorithm has been been extensively used for a wide variety of parameter estimation problems with hidden or latent variables to compute the maximum likelihood estimates. The algorithm, however, suffers from the local maxima problem in practice. In this report, focusing on the case of discrete hidden variables, we present a split and merge EM algorithm to overcome the local maxima problem. We apply the proposed algorithm to Gaussian mixture density estimation problem and show that the algorithm could impressively improve likelihood values. |
| キーワード(和) | EMアルゴリズム / 最尤推定 / 混合分布推定 / 分割・併合操作 |
| キーワード(英) | EM algorithm / Maximum likelihood estimation / Gaussian mixture estimation problem / Split& Merge operations |
| 資料番号 | |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/3/20(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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） | 併合・分割操作付きEMアルゴリズムとその混合分布推定への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | EM Algorithm with Split and Merge Operations and its application to Mixture Density Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 最尤推定 / Maximum likelihood estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 混合分布推定 / Gaussian mixture estimation problem |
| キーワード(4)（和/英） | 分割・併合操作 / Split& Merge operations |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 修功 / Naonori UEDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学研究所 NTT Communication Science Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 良平 / Ryohei NAKANO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学研究所 NTT Communication Science Laboratories |
| 発表年月日 | 1998/3/20 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 624 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |