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講演抄録/キーワード
講演名 2007-07-25 10:30
重み付け特異点解消による学習係数の算出方法
松田 健渡辺澄夫東工大NC2007-31
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。 
(英) The learning machines which have singular Fisher information matrices are called singular statistical models. It says that Bayes learning is valid to the singular models. However it is difficult to compute the average of an A priori distribution. Therefore, MCMC method is widely used. In this paper, we introduce the theoretical way to evaluate the correctness of MCMC method by weighted resolution of singularities.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) singular model / weighted blowup / MCMC / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 157, NC2007-31, pp. 23-27, 2007年7月.
資料番号 NC2007-31 
発行日 2007-07-17 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2007-31

研究会情報
研究会 NC  
開催期間 2007-07-24 - 2007-07-25 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) スパイク信号の統計解析,一般 
テーマ(英) Statistical Analysis of Spike Signal, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2007-07-NC 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 重み付け特異点解消による学習係数の算出方法 
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(英)  
キーワード(1)(和/英) / singular model  
キーワード(2)(和/英) / weighted blowup  
キーワード(3)(和/英) / MCMC  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 健 / Takeshi Matsuda / マツダ タケシ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 澄夫 / Sumio Watanabe / ワタナベ スミオ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2007-07-25 10:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2007-31 
巻番号(vol) vol.107 
号番号(no) no.157 
ページ範囲 pp.23-27 
ページ数
発行日 2007-07-17 (NC) 


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