| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-05-20 11:25
離散や連続を仮定しないChow-Liuアルゴリズム ~ 例だけが与えられた場合 ~ ○鈴木 譲(阪大) IT2011-2 |
| 抄録 |
(和) |
Chow-Liuアルゴリズムで、経験的相互情報量に基づいて、例から木を生成する。
モデルの複雑さを考慮すると、木ではなく森(辺が少なく、パラメータが少ない)の方が良い場合もある。この拡張はUAI-93で行ったものだが、今回確率変数が離散でなくても、連続でも、両者が混在していても学習が可能な一般化が完成した。 |
| (英) |
We extend the Chow-Liu algorithm for general random variables while
the previous versions only considered finite sources. In particular, this paper applies the generalization to Suzuki's learning algorithm that generates from data forests rather than trees based on the minimum description length by balancing the fitness of the data to the forest and the simplicity of the forest. To this end, we construct a universal measure for general sources without assuming either discrete or continuous, and estimate the values of mutual information. We demonstrate that the generalized method coincides with the original Suzuki algorithm when the random variables are finite. |
| キーワード |
(和) |
Chow-Liu / Dendroid 分布 / MDL 基準 / KL / / / / |
| (英) |
Chow-Liu / Dendroid distribution / MDL / KL / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 51, IT2011-2, pp. 7-12, 2011年5月. |
| 資料番号 |
IT2011-2 |
| 発行日 |
2011-05-13 (IT) |
| 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 |
IT2011-2 |