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| 講演名 | 2021-03-05 14:45 マルコフ情報源に対する分類問題における最適な誤り指数の解析 ○倉又洋人・八木秀樹・川端 勉（電通大）  IT2020-152 ISEC2020-82 WBS2020-71 |
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| 抄録 | （和） | テスト系列が観測されたときに, その系列が二つの情報源のどちらから生起したかを決定する分類問題を考える.このシステムでは, 未知の分布P1, P2の情報源から得られたトレーニング系列を基に, テスト系列を分類する. 従来, 定常無記憶情報源に対してはNeyman-Pearson流検定のアプローチから漸近的に最適な誤り指数が特徴づけられているが, マルコフ情報源に対して同様な結果は知られていない. そこで本稿では有限次数の定常マルコフ情報源に対して, Gutmanによって示された確定的な分類法のクラスの中で漸近的に最大の誤り指数を達成する分類器が, 確率的な分類法を含めたクラスの中でも最適になることを示し, マルコフタイプを用いてその誤り指数を解析する. 結果として, 定常無記憶情報源に対しても新しい誤り指数の表現が得られる． |
| （英） | We consider a classification problem for a test sequence to determine from which source the sequence generates. The system classifies the test sequence based on empirically observed (training) sequences obtained from unknown sources P1 and P2. Conventionally, the Neyman-Pearson test approach has been used to characterize the asymptotically largest error exponent for stationary and memoryless sources. However, such a characterization has not been known yet for Markov sources. In this paper, we show that the classifier which attains the asymptotically largest error exponent in the class of deterministic classifiers is also optimal in the class of stochastic classifiers for stationary Markov sources of finite order. We then provide a characterization of the error exponents using Markov types. As a result, a new characterization of the error exponent is also obtained for stationary memoryless sources. | |
| キーワード | （和） | 分類問題 / 仮説検定 / 誤り指数 / マルコフ情報源 / / / / |
| （英） | Classification problem / Hypothesis test / Error exponent / Markov sources / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 410, IT2020-152, pp. 245-250, 2021年3月. | |
| 資料番号 | IT2020-152 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) | |
| ISSN | 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 | IT2020-152 ISEC2020-82 WBS2020-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS IT ISEC |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | WBS・IT・ISEC合同研究会 |
| テーマ（英） | Joint Meeting of WBS, IT, and ISEC |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2021-03-WBS-IT-ISEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルコフ情報源に対する分類問題における最適な誤り指数の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Optimal Error Exponents on Classification for Markov Sources |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分類問題 / Classification problem |
| キーワード(2)（和/英） | 仮説検定 / Hypothesis test |
| キーワード(3)（和/英） | 誤り指数 / Error exponent |
| キーワード(4)（和/英） | マルコフ情報源 / Markov sources |
| 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） | 倉又 洋人 / Hiroto Kuramata / クラマタ ヒロト |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八木 秀樹 / Hideki Yagi / ヤギ ヒデキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川端 勉 / Tsutomu Kawabata / カワバタ ツトム |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2020-152, ISEC2020-82, WBS2020-71 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.410(IT), no.411(ISEC), no.412(WBS) |
| ページ範囲 | pp.245-250 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) |
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