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講演抄録/キーワード
講演名 2012-11-08 15:00
解の多重度を考慮した混合分布モデルはより良い解をもたらす
古川徹生九工大IBISML2012-89
抄録 (和) 本研究の目的は,混合分布モデルを変分ベイズ法で解く際の確率モデルを見直す
ことである.$K$個のコンポーネントを持つ混合分布モデルには,コンポーネン
ト置換による$K!$個の等価な解が存在するが,通常の変分ベイズ法では等価解の
多重性を考慮しない.そのため等価解同士が近接している場合は期待する解とは
異なる解に収束する.また等価解同士が遠く離れている場合であっても,学習の
初期段階に同様の現象が生じ,局所解に陥る一因となる.本研究では解の多重性
まで考慮した確率モデルを用いてガウス混合モデルの解法を導出した.得られた
アルゴリズムは通常の変分ベイズ法における温度定数を見かけ上小さくしたもの
となり,局所解に陥りにくいのみならず,計算コストは従来法とほとんど変わら
ないものであった. 
(英) The purpose of this work is to re-examine the probabilistic model of the
mixture model, and to derive the algorithm by the variational Bayesian
method. In the mixture model with $K$ components, there exist $K!$
equivalent solutions with respect to the permutation of the components.
Usually we only need to obtain one of those solutions, and the others
can be ignored. However, those equivalent solutions occasionally
interfere each other when we apply the variational Bayesian (VB), and it
causes the local miminum problem. In this work, we derived the
probabilistic model which considers the equivalent solutions. The
obtained algorithm is more robust to the local optimum, while the
calculation cost is as low as the conventional one.
キーワード (和) 混合分布モデル / EMアルゴリズム / 変分ベイズ法 / 局所解 / 識別不可能性 / ラベル同定問題 / /  
(英) Mixture model / EM algorithm / Variational Bayesian / local optimum solution / nonidentifiability problem / label identifiability / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-89, pp. 395-402, 2012年11月.
資料番号 IBISML2012-89 
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)
PDFダウンロード IBISML2012-89

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2012-11-07 - 2012-11-09 
開催地(和) 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 
開催地(英) Bunkyo School Building, Tokyo Campus, Tsukuba Univ. 
テーマ(和) 第15回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2012-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 解の多重度を考慮した混合分布モデルはより良い解をもたらす 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Considering the multiplicity in mixture model brings better results 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 混合分布モデル / Mixture model  
キーワード(2)(和/英) EMアルゴリズム / EM algorithm  
キーワード(3)(和/英) 変分ベイズ法 / Variational Bayesian  
キーワード(4)(和/英) 局所解 / local optimum solution  
キーワード(5)(和/英) 識別不可能性 / nonidentifiability problem  
キーワード(6)(和/英) ラベル同定問題 / label identifiability  
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) 古川 徹生 / Tetsuo Furukawa / フルカワ テツオ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyutech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2012-11-08 15:00:00 
発表時間 150分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2012-89 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.279 
ページ範囲 pp.395-402 
ページ数
発行日 2012-10-31 (IBISML) 


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