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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-06-20 11:30 完全データと不完全データの混合におけるベイズ潜在変数推定の精度 ○山崎啓介（東工大）  IBISML2012-11 |
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| 抄録 | （和） | 階層構造をもつ統計モデルはクラスタリングなどの教師無し学習に広く用いられている. このようなモデ ルは観測変数と潜在変数から構成され, それぞれの変数は観測可能なデータと観測不能なラベルを表す. 観測変数の予 測性能を測る汎化誤差は様々な条件下でその統計的性質が研究されておりモデル選択などに応用されている. しかし ながら潜在変数の推定は教師無し学習において最も重要なタスクであるにもかかわらず, その精度の解析は十分解明 されていない. 近年, 最尤法やベイズ法を用いた潜在変数分布推定の誤差が定式化され, その漸近的な性質が解明され た. 本研究はベイズ法についての結果をラベルの一部が観測可能な半教師あり学習に拡張し漸近誤差を導出する. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 半教師あり学習 / 潜在変数推定 / ベイズ推定 / 漸近解析 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 83, IBISML2012-11, pp. 73-77, 2012年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2012-11 | |
| 発行日 | 2012-06-12 (IBISML) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | IBISML2012-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2012-06-19 - 2012-06-20 |
| 開催地（和） | 京都キャンパスプラザ |
| 開催地（英） | Campus plaza Kyoto |
| テーマ（和） | 機械学習一般とその応用 |
| テーマ（英） | General topics on machine learning and its application |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2012-06-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 完全データと不完全データの混合におけるベイズ潜在変数推定の精度 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accuracy of the Bayes Latent Variable Estimation from Mixture of Complete and Incomplete Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 半教師あり学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 潜在変数推定 / |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ推定 / |
| キーワード(4)（和/英） | 漸近解析 / |
| 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） | 山崎 啓介 / Keisuke Yamazaki / ヤマザキ ケイスケ |
| 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 Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-06-20 11:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2012-11 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.83 |
| ページ範囲 | pp.73-77 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2012-06-12 (IBISML) |
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