| 講演名 | 2007-07-25 重み付け特異点解消による学習係数の算出法について(スパイク信号の統計解析、一般) 松田 健, 渡邊 澄夫, |
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| 抄録(和) | 統計的漸近理論が成立しない学習モデルは特異モデルと呼ばれる。ベイズ学習は特異モデルに対して有効であることが知られている。ベイズ学習では、事後ブンプの平均計算が重要である。しかしながら、その計算は困難なものである。それゆえに、マルコフ連鎖モンテカルロ法が広く利用されている。本論文では、マルコフ連鎖モンテカルロ法の精確さを評価するための理論的な方法を導入する。 |
| 抄録(英) | Learning models which do not satisfy a statistical asymptotic theory is called singular statistical models. It says that Bayes learning is valid to the singular model. In the Bayes learning, it is important computing average of A posteriori distribution. However, the computation is difficult. Therefore, MCMC method is widely used. In this paper, We introduce the theoretical way to evaluate the correctness of MCMC method. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | singular model / weighted blowup / MCMC |
| 資料番号 | NC2007-31 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2007/7/17(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） | 重み付け特異点解消による学習係数の算出法について(スパイク信号の統計解析、一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the Computation Approach of Learning Coefficients by Weighted Resolution of Singularities |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / singular model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 健 / Takeshi MATSUDA |
| 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 Systems Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡邊 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 Precision and Intelligence Laboratory, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2007-07-25 |
| 資料番号 | NC2007-31 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 157 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |