講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-11-08 15:00
新グラフィカルモデル「発火過程ネットワーク」 ~ 学習が簡単な新モデル ~ ○高畠一哉・赤穂昭太郎(産総研) IBISML2012-78 |
抄録 |
(和) |
本論文ではデータからの学習が簡単な汎用の多変数確率モデルを提案する.
従来のグラフィカルモデルでは構造学習もしくはパラメータ学習が系全体に関わるタスクになるため大規模なモデルでは計算が困難になるという難点があった.
提案モデルでは各ノードが1つの多様体を持ち,それら多様体へのm射影の繰り返しであるところのマルコフ連鎖の極限分布をもってモデル分布と定義する.
あるブレグマンダイバージェンスの上界によりこのモデル分布がデータの標本分布に近いものになることを示す.
提案モデルでは各ノードは自分の多様体についてのみ責任を負えばよいため,学習はノード毎の処理で行うことができる.
実験により提案法の性能を示す. |
(英) |
We propose a versatile multivariate probabilistic model that can easily learn its structure and parameters from a given dataset.
In conventional graphical models, structure-learning or parameter-learning is intractable for large models, since it concerns the whole network.
In the proposed model, each node has a manifold respectively, and the model distribution is defined as the limiting distribution of a Markov chain that is iterative m-projections to these manifolds.
An upper-bound of a Bregman divergence shows that the model distribution obtained by the proposed learning algorithm is close to the empirical distribution of data.
The proposed learning algorithm is performed by a node-by-node manner, since each node is only responsible for its own manifold.
Experiments show the performance of the proposed model. |
キーワード |
(和) |
グラフィカルモデル / 学習 / 計算量 / MCMC / 情報幾何 / / / |
(英) |
graphical model / learning / computational cost / MCMC / information geometry / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-78, pp. 311-318, 2012年11月. |
資料番号 |
IBISML2012-78 |
発行日 |
2012-10-31 (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) |
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IBISML2012-78 |