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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-16 15:00
メッセージ伝播型アルゴリズムによる近似MAP推定の大規模化の検討
佐野 崇一杉裕志産総研IBISML2016-57
抄録 (和) 確率模型における最大事後確率(MAP)推定問題は、一般にNP困難である。
近似的なMAP推定手法として、max-product belief propagationに代表されるメッセージ伝播型アルゴリズムがある。
これらのアルゴリズムは実装が簡単で分散処理に適しているという利点があり、多くの模型で効率的な近似推定が可能である。
しかし、メッセージ伝播型アルゴリズムがどのような模型に対して有効かは、数学的にも経験的にも未だ研究の途上である。
我々は、文字認識ができる程度の大規模な確率模型への適用を目指して、
数種のメッセージ伝播アルゴリズムの模型の大きさに対する振る舞いを調べた。 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 確率伝播法 / グラフィカルモデル / max-product アルゴリズム / MAP推定 / 線形計画法 / / /  
(英) belief propagation / probabilistic graphical models / max-product algorithm / MAP estimation / linear programming / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-57, pp. 81-86, 2016年11月.
資料番号 IBISML2016-57 
発行日 2016-11-09 (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 IBISML2016-57

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2016-11-16 - 2016-11-18 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) メッセージ伝播型アルゴリズムによる近似MAP推定の大規模化の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study of message propagation algorithms for approximate MAP inference of large scale probabilistic models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 確率伝播法 / belief propagation  
キーワード(2)(和/英) グラフィカルモデル / probabilistic graphical models  
キーワード(3)(和/英) max-product アルゴリズム / max-product algorithm  
キーワード(4)(和/英) MAP推定 / MAP estimation  
キーワード(5)(和/英) 線形計画法 / linear programming  
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) 佐野 崇 / Takashi Sano / サノ タカシ
第1著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所人工知能研究センター (略称: 産総研)
Advanced Industrial Science and Technology Artificial Intelligence Research Center (略称: AIST AIRC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 一杉 裕志 / Yuuji Ichisugi / イチスギ ユウジ
第2著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所人工知能研究センター (略称: 産総研)
Advanced Industrial Science and Technology Artificial Intelligence Research Center (略称: AIST AIRC)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-11-16 15:00:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2016-57 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.81-86 
ページ数
発行日 2016-11-09 (IBISML) 


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