| 講演名 | 1995/7/27 多重ハイパーパラメータ正則化モデルとその応用について 松井 淳, 松本 隆, |
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| 抄録(和) | 逆問題の不良設定性を解消する手法のひとつとして標準正則化がある。多重ハイパーパラメータをもつ標準正則化問題をベイズ推定の枠組みから定式化し、最適ハイパーパラメータ及び最適モデル(regularizer)の決定法を導く。適用例も示す。 |
| 抄録(英) | The standard regularization theory converts ill-posed problems into parameterized family of minimization problems. A Bayesian approach is taken to derive conditions for optimal (multiple) hyperparameters and optimal regularizer. Examples are also given. |
| キーワード(和) | 標準正則化 / 不良設定問題 / ベイズ的手法 / 多重ハイパーパラメータ |
| キーワード(英) | standard regularization / ill-posed problem / bayesian inference / multiple hyperparameter |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1995/7/27(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 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） | 多重ハイパーパラメータ正則化モデルとその応用について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Regularization Models with Multiple Hyperparameters and Applications |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 標準正則化 / standard regularization |
| キーワード(2)（和/英） | 不良設定問題 / ill-posed problem |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ的手法 / bayesian inference |
| キーワード(4)（和/英） | 多重ハイパーパラメータ / multiple hyperparameter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松井 淳 / Atsushi Matsui |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Waseda University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松本 隆 / Takashi Matsumoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Waseda University |
| 発表年月日 | 1995/7/27 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 189 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |