| 講演名 | 2002/1/22 グラフィカルモデルと変分原理 樺島 祥介, |
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| 抄録(和) | 大自由度統計モデルの効率的計算手法として平均場近似が注目されつつある.平均場近似とは次元の呪いにより厳密計算が困難になる大自由度統計モデルを高速計算が可能となる特殊なクラスに属する統計モデルにより近似する手法であり, 様々な種類のものが知られている.本講演ではベーテ(Bethe)近似と称される(ルーピービリーフプロパゲーション(loopy belief propagation)等とも呼ばれる)手法が, 要素間の依存関係が単一要素で結合されたクリークの木(ジャンクションツリー)で特徴付けられる統計モデルに関し成立する変分原理を任意のモデルに一般化することで導出されることを示す. |
| 抄録(英) | Mean field approximations are practical methods to make large scale statistical models computationally tractable. In this paper, we show that a variation of mean field approximations, termed the Bethe approximation or the loopy belief propagation, can be derived by extending a variational principle which is validated for a class of statistical models characterized by junction trees to general graphical models. |
| キーワード(和) | 平均場近似 / ベーテ近似 / ビリーフプロパゲーション / ジャンクションツリー / グラフィカルモデル |
| キーワード(英) | Mean field approximations / Bethe approximation / belief propagation / junction trees / graphical models |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/1/22(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 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） | グラフィカルモデルと変分原理 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Graphical Models and Variational Principles for Mean Field Approximations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 平均場近似 / Mean field approximations |
| キーワード(2)（和/英） | ベーテ近似 / Bethe approximation |
| キーワード(3)（和/英） | ビリーフプロパゲーション / belief propagation |
| キーワード(4)（和/英） | ジャンクションツリー / junction trees |
| キーワード(5)（和/英） | グラフィカルモデル / graphical models |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 樺島 祥介 / Yoshiyuki KABASHIMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院知能システム科学専攻 Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2002/1/22 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 616 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |