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ノンパラメトリック・モデルに於けるオンライン知識情報処理の最適化

研究課題

研究課題/領域番号 15700191
研究種目

若手研究(B)

配分区分補助金
研究分野 感性情報学・ソフトコンピューティング
研究機関岡山大学

研究代表者

相田 敏明  岡山大学, 工学部, 講師 (60290722)

研究期間 (年度) 2003 – 2004
研究課題ステータス 完了 (2004年度)
配分額 *注記
2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
2004年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
2003年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
キーワード統計的推測 / ベイズ推定 / 統計力学 / 場の理論 / 繰り込み群 / ノンパラメトリック / 予測 / 非摂動効果
研究概要

平成16年度の新たな研究成果:
平成15年度に得られた研究成果を"(非線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対して,実験的にも有効性を確認した.しかし,"回帰問題"や"(線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対しては,有効性が実験的に確認できない事が判明した.
そこで,これらの原因を解明する為の研究を開始し,次の研究成果が得られた.
(1)累積的な相互情報量の導出による,事前分布変更効果の非摂動的解析
前年度までは,データを逐次処理する時刻毎の解析を行っていたが,これらを累積させた非摂動的な解析を行った.それにより,事前分布の変更に起因する新しい効果が発見され,"(線型な)回帰問題の精度向上に必要な(関数に依存しない誤差項に対する)相殺項"は,事前分布の変更では供給できないことが判明した.
(2)モデルの安定性を損なわない事前分布の変更
"(線型なパラメータ化を行った)確率密度関数推定モデル"に対しては,推定精度向上に必要な事前分布の変更が,本来のモデルの安定性を損なってしまうことが判明した.
(1),(2)により,事前分布変更理論の適用範囲は,ある種の条件を満たす非線型モデルであることが結論づけられた.この事は,従来の繰り込み理論の適用対象が,非線型モデルであることとも一致している.その種のモデルには計量テンソルの推測モデルが含まれるので,上述の2つの線型モデルに対しても,この推測モデルとの結合による推測性能向上の可能性が明らかになった.
(3)任意の非線型モデルに適用可能な,一般的なバッチ・アルゴリズムの導出
新たに導入されるパラメータ決定のための数値解法を,任意の非線型モデルに適用可能な形で導出した.これにより従来,緩和法以外では困難であった(ノンパラメトリックな)非線型モデルの数値解析が,(緩和法とは異なり)空間にメッシュを導入することなく可能になった.

報告書

(2件)
  • 2004 実績報告書
  • 2003 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2005 2004 2003

すべて 雑誌論文 (3件)

  • [雑誌論文] Renormalization Group in Bayesian Statistical Inference2005

    • 著者名/発表者名
      T.Aida
    • 雑誌名

      Proc. of Int.Conf. on Statistical Physics of Disordered Systems and its Applications (SPDSA2004) (印刷中)

    • 関連する報告書
      2004 実績報告書
  • [雑誌論文] ノンパラメトリックモデルとベイズ推定-確率密度関数推定問題を例として-2004

    • 著者名/発表者名
      相田 敏明
    • 雑誌名

      人工知能学会誌 Vol.19,No.6

      ページ: 642-647

    • 関連する報告書
      2004 実績報告書
  • [雑誌論文] Modified Bayesian statistical inference and renormalization group2003

    • 著者名/発表者名
      T.Aida
    • 雑誌名

      Proc. of 2003 Joint Workshop of Hayashibara Foundation and SMAPIP -Physics and Information-

      ページ: 29-30

    • 関連する報告書
      2004 実績報告書

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公開日: 2003-04-01   更新日: 2016-04-21  

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