| 研究課題/領域番号 |
22500206
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 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 | 宮崎大学 |
|---|
研究代表者 |
伊達 章 宮崎大学, 工学部, 准教授 (60322707)
|
|---|
| 連携研究者 |
倉田 耕治 琉球大学, 工学部, 教授 (40170071)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2014-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2011年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2010年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
|
|---|
| キーワード | 確率的情報処理 / 確率モデル / ベイズ推論 / 確率推論 / 事後確率 / 隠れマルコフモデル / マルコフ確率場 / 事後確率分布 / パターン認識 / グラフィカルモデル / 数理モデル / パターン情報処理 |
|---|
| 研究概要 |
画像，音声，自然言語，塩基配列などの大規模データに対し，確率モデルを構築し，認識，予測など確率推論を行なうことが，計算機性能の急速な向上に伴い可能になっている．ベイズ推論の本質の一つは，データを観測した後の事後確率分布の利用にあるが，その分布の構造については不明な点が多く，分布が奇妙な構造をもつことは十分考えられる．本研究では，事後確率分布から多数のサンプルを生成することで，事後確率分布の構造を反映した意味のある推定量を求める手法を開発した．単純な隠れマルコフモデル，格子型マルコフ確率場を用いて計算機実験をおこない，本手法の有効性を確認した．
|
