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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-03-04 16:10 MDL基準の離散混合分布のモデル選択への適用 ○赤澤靖章・井上真郷（早大）  IBISML2012-97 |
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| 抄録 | （和） | Minimum Description Length (MDL)基準は，独立同分布標本を正確に圧縮記述したときに記述量が最小となる確率モデルが最適であるとする情報量基準である．この情報は一般に標本の順序情報と頻度情報から成る．混合分布のクラスタ数推定問題にMDLをそのまま適用した場合，本来推定に必要のない標本順序情報まで記述してしまう．そこで標本頻度情報のみの圧縮記述を行うようMDLを調整し，数値実験により性能を検証する． |
| （英） | Minimum description length (MDL) is an information criterion which estimates the optimal complexity of a stochastic model. The estimated model minimizes the description length which is equivalent to compressed size of independent and identically distributed samples. Generally, this information includes both frequency and order of samples. However, the information of order is usually unnecessary for the model selection of mixture models. In order to apply MDL criterion to the model selection of discrete mixture models, we introduce MDL criterion that only describes frequency. We also validate the performance of the modified MDL criterion by using artificial data. | |
| キーワード | （和） | モデル選択 / MDL基準 / 変分Bayes法 / Sherrington-Kirkpatrick模型 / / / / |
| （英） | Model Selection / Minimum Description Length / Variational Bayes / Sherrington-Kirkpatrick Model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 454, IBISML2012-97, pp. 31-38, 2013年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2012-97 | |
| 発行日 | 2013-02-25 (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 | IBISML2012-97 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2013-03-04 - 2013-03-05 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2013-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MDL基準の離散混合分布のモデル選択への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Application of Minimum Description Length Criterion to the Model Selection of Discrete Mixture Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モデル選択 / Model Selection |
| キーワード(2)（和/英） | MDL基準 / Minimum Description Length |
| キーワード(3)（和/英） | 変分Bayes法 / Variational Bayes |
| キーワード(4)（和/英） | Sherrington-Kirkpatrick模型 / Sherrington-Kirkpatrick Model |
| 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） | 赤澤 靖章 / Yasuaki Akazawa / アカザワ ヤスアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-03-04 16:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2012-97 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.454 |
| ページ範囲 | pp.31-38 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2013-02-25 (IBISML) |
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