講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-09-02 16:15
連続データに対するユニバーサルなベイズ測度の収束率について ○綾野孝則・鈴木 譲(阪大) PRMU2014-53 IBISML2014-34 |
抄録 |
(和) |
データ圧縮では、データ系列の起こる確率を正確に推定することが重要となる。
ユニバーサルなベイズ測度とは、データ系列の起こる確率の推定量であり、様々なデータ圧縮アルゴリズムに用いられている。
離散の確率変数に対するユニバーサルなベイズ測度の性能の理論的な解析は多くなされており、最適な収束率を達成することも示されている。
近年、Ryabkoにより、連続な確率変数についてもユニバーサルなベイズ測度が一般化された。
連続の場合は、データ系列の確率密度関数を推定することになる。
本発表では、確率変数列が独立同分布であり、真の確率密度関数がヘルダー連続であるという条件の下で、Ryabkoによるユニバーサルなベイズ測度の汎化誤差の収束率を導出する。
特に、今回考察した分布のクラスにおいては最適な収束率を達成していることを示す。 |
(英) |
It is very important to estimate the probability of the data series accurately for applying MDL information criterion.
For discrete data, it is known that the methods based on universal coding in information theory have high precision (universal Bayesian measures) and
are used in MDL.
Recently, Ryabko extended the universal Bayesian measures for discrete data to continuous data and
one gets to be able to apply MDL for not only discrete data but also continuous data.
In this presentation, we give the rates of convergence for the generalization error of the universal Bayesian measures for continuous data and
show that they achieve the optimal rate under a certain condition. |
キーワード |
(和) |
MDL規準 / ユニバーサル符号 / 確率密度推定 / 情報理論 / データ圧縮 / / / |
(英) |
MDL information criterion / universal code / density estimation / information theory / data compression / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 198, IBISML2014-34, pp. 143-146, 2014年9月. |
資料番号 |
IBISML2014-34 |
発行日 |
2014-08-25 (PRMU, 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 |
PRMU2014-53 IBISML2014-34 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
開催期間 |
2014-09-01 - 2014-09-02 |
開催地(和) |
筑波大学 |
開催地(英) |
|
テーマ(和) |
CV+PR+MLにおける情報統合,および,農業への応用 |
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 |
2014-09-PRMU-IBISML-CVIM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
連続データに対するユニバーサルなベイズ測度の収束率について |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Rates of convergence of the universal Bayesian measure for continuous data |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
MDL規準 / MDL information criterion |
キーワード(2)(和/英) |
ユニバーサル符号 / universal code |
キーワード(3)(和/英) |
確率密度推定 / density estimation |
キーワード(4)(和/英) |
情報理論 / information theory |
キーワード(5)(和/英) |
データ圧縮 / data compression |
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) |
綾野 孝則 / Takanori Ayano / アヤノ タカノリ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
鈴木 譲 / Joe Suzuki / スズキ ジョウ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2014-09-02 16:15:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
IBISML |
資料番号 |
PRMU2014-53, IBISML2014-34 |
巻番号(vol) |
vol.114 |
号番号(no) |
no.197(PRMU), no.198(IBISML) |
ページ範囲 |
pp.143-146 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2014-08-25 (PRMU, IBISML) |