| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-06 10:50 学習係数の解析による特異ベイズ情報量基準の改良 鈴木沙也加・椎名颯太・○青柳美輝（日大）  IBISML2017-100 |
|
| 抄録 | （和） | この論文では，学習係数の性質を考慮することにより，モデル選択法である特異ベイズ情報量基準(M. DrtonとM. Plummern)を改良した新たな方法を提案する． このモデル選択法は，学習係数を用いる． 論文(M. DrtonとM. Plummern)において，学習係数が明らかになっている縮小ランクモデルの場合には，その値を用いて特にサンプル数が十分でないときに効果的であることを証明している． 一方，学習係数が明らかでないときには，そのバウンドを用いて いる．特に，混合正規分布の場合はバウンドを用いている． この論文では，混合正規分布の分散値が一定である時の学習係数を用いて，学習係数の性質を考慮し，その改良を行う事で新たな方法を提案し， その効果を実証する． |
| （英） | Real data associated with genetic analysis, data mining, image or speech recognition, artificial intelligence, the control of a robot, time series prediction, and so on, are mainly analyzed by the layered neural network, the Boltzmann machine, the reduced rank regression and the normal mixture model, etc. Such hierarchical learning models are non-regular statistical models, which cannot be analyzed using the classic theories of regular statistical models. In this paper, we propose a new method by improving a singular Bayesian information criterion and by considering characters of learning coefficients. We apply the method to normal mixture models and show its effectiveness. |
|
| キーワード | （和） | 特異ベイズ情報基準 / 学習係数 / モデル選択法 / 特異モデル / / / / |
| （英） | A singular Bayesian information criterion / a learning coefficient / model selection method / a singular model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 475, IBISML2017-100, pp. 71-76, 2018年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-100 | |
| 発行日 | 2018-02-26 (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 | IBISML2017-100 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-03-05 - 2018-03-06 |
| 開催地（和） | 九州大学 西新プラザ |
| 開催地（英） | Nishijin Plaza, Kyushu University |
| テーマ（和） | 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 |
| テーマ（英） | Statisitical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習係数の解析による特異ベイズ情報量基準の改良 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The improving method of Singular Bayesian information criterion by analyzing learning coefficients |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特異ベイズ情報基準 / A singular Bayesian information criterion |
| キーワード(2)（和/英） | 学習係数 / a learning coefficient |
| キーワード(3)（和/英） | モデル選択法 / model selection method |
| キーワード(4)（和/英） | 特異モデル / a singular 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） | 鈴木 沙也加 / Sayaka Suzuki / スズキ サヤカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 椎名 颯太 / Souta Shina / シイナ ソウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青柳 美輝 / Miki Aoyagi / アオヤギ ミキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第3著者 |
| 発表日時 | 2018-03-06 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-100 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.475 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-26 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]