講演名 2011-03-08
周辺尤度計算におけるパラメータ空間と隠れ変数空間の比較
三木 拓史, 山崎 啓介, 渡辺 澄夫,
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抄録(和) 周辺尤度はモデル選択や事前分布の最適化に用いられる重要な量である.階層型学習モデルでは解析的な計算が困難であるためマルコフ連鎖モンテカルロ法による数値計算が必要となる.マルコフ連鎖の構成法として,パラメータ空間上と隠れ変数空間上の二通りが考案されているが,これらが計算結果に及ぼす影響は十分に知られていない.そこで本論文では,混合正規分布の周辺尤度を両者を用いて求め,事前分布の効果やモデル選択における性質の違いを実験的に明らかにする.
抄録(英) The marginal likelihood has important information for model selection and optimization of a prior distribution. In practical situations, a numerical calculation based on the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method is necessary because the analytical calculation is not straightforward in hierarchical learning modes. There are two MCMC methods; one is on the parameter space and the other is on the hidden variable space. However, it has not been studied yet how the space difference affects the numerical accuracy. In this paper, we calculate the marginal likelihood of a mixture of normal distributions using the methods, and compare the two spaces.
キーワード(和) 周辺尤度 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 混合正規分布 / 隠れ変数
キーワード(英) Marginal likelihood / Markov Chain Monte Carlo method / mixture of normal distributions / hidden variable
資料番号 NC2010-176
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2011/2/28(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 周辺尤度計算におけるパラメータ空間と隠れ変数空間の比較
サブタイトル(和)
タイトル(英) Comparison between the Parameter and the Hidden Variable Space for Calculation of the Marginal Likelihood
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 周辺尤度 / Marginal likelihood
キーワード(2)(和/英) マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov Chain Monte Carlo method
キーワード(3)(和/英) 混合正規分布 / mixture of normal distributions
キーワード(4)(和/英) 隠れ変数 / hidden variable
第 1 著者 氏名(和/英) 三木 拓史 / Takushi MIKI
第 1 著者 所属(和/英) 東京工業大学工学部情報工学科
Department of Computer Science, Tokyo Tech.
第 2 著者 氏名(和/英) 山崎 啓介 / Keisuke YAMAZAKI
第 2 著者 所属(和/英) 東京工業大学精密工学研究所
PI Lab, Tokyo tech.
第 3 著者 氏名(和/英) 渡辺 澄夫 / Sumio WATANABE
第 3 著者 所属(和/英) 東京工業大学精密工学研究所
PI Lab, Tokyo tech.
発表年月日 2011-03-08
資料番号 NC2010-176
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 461
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日