| 講演名 | 2005/6/16 隠れマルコフモデルの学習係数について 山崎 啓介, 渡辺 澄夫, |
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| 抄録(和) | 情報工学において隠れマルコフモデルは音声認識, 自然言語処理, 遺伝子解析などの分野で広く用いられている.しかしながらその広い応用範囲にもかかわらず, この学習機械が特異モデルに属するためその性能解析は十分になされていなかった.ところが近年, 代数幾何学を用いた手法が開発され特異モデルの解析に有効であることが示された.そこで本研究ではこの代数幾何学的手法を用いて隠れマルコフモデルのベイズ汎化誤差を解明する. |
| 抄録(英) | In information engineering, hidden Markov models (HMMs) are widely applied to speech recognition, natural language processing, gene analysis, etc. In spite of the enormous applications, the theoretical analysis of the performance is not yet sufficiently clarified because the models fall into singular models. In this paper, the Bayesian generalization error is derived in a mathematical rigorous way by using the algebraic geometrical method, which enables us to analyze singular models. |
| キーワード(和) | 隠れマルコフモデル / ベイズ汎化誤差 / 代数幾何 |
| キーワード(英) | Hidden Markov models / Bayes generalization error / Algebraic geometry |
| 資料番号 | NC2005-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2005/6/16(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（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 | ENG |
| タイトル（和） | 隠れマルコフモデルの学習係数について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Coefficient of Hidden Markov Models |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov models |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ汎化誤差 / Bayes generalization error |
| キーワード(3)（和/英） | 代数幾何 / Algebraic geometry |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山崎 啓介 / Keisuke YAMAZAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学精密工学研究所 P&I Lab., 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 of Technology |
| 発表年月日 | 2005/6/16 |
| 資料番号 | NC2005-14 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 130 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |