講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-07-25 13:20
[招待講演]尤度関数がガウス近似できないときの統計的学習の評価指標について ○渡辺澄夫(東工大) SP2014-68 |
抄録 |
(和) |
従来の統計的漸近理論の多くは尤度関数がガウス関数で近似できる仮定の上で構成されてきたため,学習理論や情報科学で用いられている統計モデルに適用することはできなかった.しかしながら,近年,尤度関数がガウス関数で近似できてもできなくても成り立つ一般理論が構成された.本論文では,一般理論の概要を解説し,統計的学習の挙動を評価するための新しい指標を紹介する. |
(英) |
Conventional statistical asymptotic theory was established based on the assumption that the likelihood function can be approximated by a Gaussian function, resulting that it can not be applicable statistical models used in learning theory and information science. Recently, a new general theory which can be applicable to cases when likelihood function can not be approximated by any Gaussian function. In this paper, we explain the general theory and introduce new criteria for statistical model evaluation. |
キーワード |
(和) |
尤度関数 / ガウス近似 / WAIC / WBIC / / / / |
(英) |
Likelihood function / Gaussian approximation / WAIC / WBIC / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 151, SP2014-68, pp. 31-36, 2014年7月. |
資料番号 |
SP2014-68 |
発行日 |
2014-07-17 (SP) |
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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SP2014-68 |