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| 講演名 | 2015-11-26 15:00 ［ポスター講演］Learning Structure of Partial Markov Random Field via Partitioned Ratio ○Song Liu（ISM）・Taiji Suzuki（Tokyo Tech.）・Masashi Sugiyama（UTokyo）・Kenji Fukumizu（ISM）  IBISML2015-72 |
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| 抄録 | （和） | A new concept, partitioned ratio is proposed to find the partial connectivity of the Markov random field. First we argue this partitioned ratio has a profound link with the Markov properties of random variables via its factorization. Specifically, partitioned ratio may be further decomposed into Bridges, a novel subgraph structure, capturing the partial connectivity of the Markov random field, which can be roughly considered as the ``link'' structure between two partitions. Second, a simple one-shot optimization is illustrated to learn the sparse factorizations of partitioned ratio efficiently, regardless the Gaussianity of the joint distribution or the marginal distributions. |
| （英） | A new concept, partitioned ratio is proposed to find the partial connectivity of the Markov random field. First we argue this partitioned ratio has a profound link with the Markov properties of random variables via its factorization. Specifically, partitioned ratio may be further decomposed into Bridges, a novel subgraph structure, capturing the partial connectivity of the Markov random field, which can be roughly considered as the ``link'' structure between two partitions. Second, a simple one-shot optimization is illustrated to learn the sparse factorizations of partitioned ratio efficiently, regardless the Gaussianity of the joint distribution or the marginal distributions. | |
| キーワード | （和） | Markov Random Field / Structure Learning / Density Ratio Estimation / / / / / |
| （英） | Markov Random Field / Structure Learning / Density Ratio Estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-72, pp. 147-151, 2015年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2015-72 | |
| 発行日 | 2015-11-19 (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 | IBISML2015-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2015-11-25 - 2015-11-27 |
| 開催地（和） | つくば国際会議場 |
| 開催地（英） | Epochal Tsukuba |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2015) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2015-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Structure of Partial Markov Random Field via Partitioned Ratio |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Markov Random Field / Markov Random Field |
| キーワード(2)（和/英） | Structure Learning / Structure Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Density Ratio Estimation / Density Ratio Estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | リュウ ソン / Song Liu / |
| 第1著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 (略称： 統計数理研) Institute of Statistical Mathematics (略称： ISM) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 大慈 / Taiji Suzuki / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福水 健次 / Kenji Fukumizu / |
| 第4著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 (略称： 統計数理研) Institute of Statistical Mathematics (略称： ISM) |
| 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） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-11-26 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2015-72 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.147-151 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) |
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