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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-14 15:20 t-分布を用いたスパースBayes線形回帰モデルに関する推定性能 ○村山一明（電通大）  IT2022-105 ISEC2022-84 WBS2022-102 RCC2022-102 |
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| 抄録 | （和） | Bayes 線形回帰モデルの回帰係数をスパース推定する際, t-分布を事前分布として装備する手法がある. この手法の推定性能に関して, データ数と回帰係数の数が共に増大する場合の漸近的振る舞いを解析する. この問題は二つの側面に分けて考えることができる. 一つ目は推定性能が事前分布に含まれるハイパーパラメーターにどのように依存するのかという側面. 二つ目は推定性能のデータ数依存性. このような推定性能の振る舞いを統計力学と呼ばれる物理学の手法を用いて解析する. 具体的には Bayes 推論と統計力学の間に提示されている類似関係を用いて, 熱力学ポテンシャルの類似物を計算した. 物理学では熱力学ポテンシャルから解析対象の物理系に関する物理量を計算することができる. 一方本研究で計算される熱力学ポテンシャルの類似物からは, 所望の推定性能を計算できる. このようにして解析した推定性能を関連研究と比較する. |
| （英） | In the sparse estimation with linear regression model, the t-distribution can be used as a prior distribution. We analyze an estimation performance of the method in the asymptotic case where the sample size and the number of regression coefficients both increase. This issue includes two aspects. One is the dependence of performance on the hyperparameters in prior distribution and the other is how the performance depends on the sample size and the number of nonzero components in regression coefficients. To perform analysis, we use methods of statistical mechanics in physics. An analog of thermodynamic potential is calculated based on some similarities between Bayes inference and statistical mechanics. A thermodynamic potential for a physical system is known to provide physical quantities. Alternatively, the analog of thermodynamic potential calculated in this paper provides the asymptotic evaluation of estimation performance. | |
| キーワード | （和） | 線形回帰モデル / Bayse 推論 / スパース推定 / / / / / |
| （英） | Linear Regression Model / Bayes Inference / Sparse Estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 427, IT2022-105, pp. 236-241, 2023年3月. | |
| 資料番号 | IT2022-105 | |
| 発行日 | 2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) | |
| 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 | IT2022-105 ISEC2022-84 WBS2022-102 RCC2022-102 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ISEC IT WBS |
| 開催期間 | 2023-03-14 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 山口大学常盤キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2023-03-RCC-ISEC-IT-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | t-分布を用いたスパースBayes線形回帰モデルに関する推定性能 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation Performance of Sparse Bayesian Linear Regression model with t-distribution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 線形回帰モデル / Linear Regression Model |
| キーワード(2)（和/英） | Bayse 推論 / Bayes Inference |
| キーワード(3)（和/英） | スパース推定 / Sparse 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） | 村山 一明 / Kazuaki Murayama / ムラヤマ カズアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-14 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2022-105, ISEC2022-84, WBS2022-102, RCC2022-102 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.427(IT), no.428(ISEC), no.429(WBS), no.430(RCC) |
| ページ範囲 | pp.236-241 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
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