| 講演名 | 2006-06-16 収束を保証した自由エネルギーの極小解探索法(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」) 外崎 幸徳, 樺島 祥介, |
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| 抄録(和) | 確率推論において最適な近似分布を求めることは,KLダイバージェンスの最適化に帰着されるが,実際にその最適化問題を解くことは難しい.これは最適化を行う関数が多変数の非線形関数になっていることに起因し,こういった関数の最適化法は現在も活発に研究されている.本研究では複雑な関数の最適化を行う例として,続計物理学のモデル,3体スピン相互作用を持つスピングラス模型に焦点を当て,極小解の探索を行った. |
| 抄録(英) | We investigate a method to search extensively many local minimum of an approximate free energy, which has been known as a technically difficult task. The proposed local search algorithm guarantees convergence to a local minimum of free energy when diagonal components of the Hessian of the given free energy are always positive. The method is applied to analysis of the 3-body spin glass model of low temperature. |
| キーワード(和) | 確率的情報処理 / 自由エネルギー / スピングラス |
| キーワード(英) | probablistic information processing / free enegy / spin glass |
| 資料番号 | NC2006-27 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2006/6/9(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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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） | 収束を保証した自由エネルギーの極小解探索法(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method for searching local mimimum of free energy for which convergence is guaranteed. |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率的情報処理 / probablistic information processing |
| キーワード(2)（和/英） | 自由エネルギー / free enegy |
| キーワード(3)（和/英） | スピングラス / spin glass |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 外崎 幸徳 / Yukinori TONOSAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻 Department of Computational Intelligence and System Science, Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 樺島 祥介 / Yoshiyuki KABASHIMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻 Department of Computational Intelligence and System Science, Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2006-06-16 |
| 資料番号 | NC2006-27 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 102 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |