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| 講演名 | 2012-11-17 13:30 2部グラフ型ボルツマンマシンに対する複合最尤法 ○浅利 岳・安田宗樹・和泉勇治・田中和之（東北大）  NC2012-68 |
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| 抄録 | （和） | 近年，情報技術の発達に伴い情報のデータ化が進み，データの蓄積量の増大とともにその効率的な利用方法について注目が集まっている． そのような方法の一つとしてボルツマンマシンと呼ばれる機械学習理論のモデルがある． 本稿では2部グラフ型のボルツマンマシンに注目する． 入力層と出力層の2層からなる2部グラフ型ボルツマンマシンは，入力層がデータで固定されると，条件付き独立性より出力層の推論が非常に容易になるため， 医療診断などのエキスパートシステムへの現実的な応用などが見込まれている． しかし，学習は依然として計算量の問題を抱えており，何らかの近似を必要とする． そこで本稿では，複合最尤法とよばれる統計数学の近似法を用いて2部グラフ型ボルツマンマシンに対する高精度の学習アルゴリズムを提案する． |
| （英） | The recent development of information technology has enabled us to obtain and to storage huge information data. Because of this, effective usages of the information data have been one of the central points of information sciences. A Boltzmann machine is a model of the machine learning theory and can be a powerful tool for the aim. In this paper, we focus on a bipartite Boltzmann machine (BBM) consisted of two different layers: one layer is the input layer and the other is the output layer. In this model, once the input layer is clamped by given data, inference of the output layer is quite easy because of the property of conditional independence. Therefore, this model is expected to be applied to expert systems such as medical test system. However, the learning of BBM using the maximum likelihood estimation is still intractable, Because the computational complexity of learning exponentially grows with the increase in the size of system, In this paper, we propose a new learning algorithm for BBM by using the composite likelihood estimation (CLE) which is a statistical mathematical technique to approximate the MLE. |
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| キーワード | （和） | 確率的情報処理 / 統計的解学習理論 / ボルツマンマシン / 最尤推定 / 複合最尤法 / / / |
| （英） | probabilistic information processing / statistical machine learning theory / Boltzmann machine / maximum likelihood estimation / composite likelihood estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 298, NC2012-68, pp. 39-44, 2012年11月. | |
| 資料番号 | NC2012-68 | |
| 発行日 | 2012-11-09 (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 | NC2012-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2012-11-16 - 2012-11-17 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺，一般 |
| テーマ（英） | BCI/BMI, NC and MBE |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2012-11-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 2部グラフ型ボルツマンマシンに対する複合最尤法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Composite likelihood estimation for bipartite Boltzmann machines |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率的情報処理 / probabilistic information processing |
| キーワード(2)（和/英） | 統計的解学習理論 / statistical machine learning theory |
| キーワード(3)（和/英） | ボルツマンマシン / Boltzmann machine |
| キーワード(4)（和/英） | 最尤推定 / maximum likelihood estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 複合最尤法 / composite likelihood estimation |
| 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） | 浅利 岳 / Takashi Asari / アサリ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安田 宗樹 / Muneki Yasuda / ヤスダ ムネキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和泉 勇治 / Yuji Waizumi / ワイズミ ユウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 和之 / Kazuyuki Tanaka / タナカ カズユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-11-17 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2012-68 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.298 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-11-09 (NC) |
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