| 研究概要 |
近年,誤り訂正符号の分野で提案されたTurbo符号,Turbo復号法はその誤り訂正能力の高さから21世紀の高信頼度情報通信,蓄積技術の重要な技術として注目を集めている.最近このTurbo復号を含む反復復号アルゴリズムが,知識情報処理の分野で不確実推論アルゴリズムとして用いられている確信度伝搬(BP:Belief Propagation)アルゴリズムの応用例として解釈されることが明らかとなってきている.しかし,残念ながら複雑な確率構造にBPアルゴリズムを適応した場合の性能は保証されておらず.いまだにTurbo復号法の理論的裏付けは不完全と言わざるを得ない.本研究では,BPアルゴリズムだけではなく,不確実推論の分野で用いられるアルゴリズムを事後確率計算法として一般化し,有用な符号を含む一般的確率モデルに対して,精度保証がある事後確率計算(復号)アルゴリズムの設計と理論的及び実験的解析を行うことであった.
今年度においては,
1. 既に提案したベイジアンネットやグラフィカルモデルを含む一般的確率モデルに対する推論アルゴリズムをもとに,有効な符号のクラスを含む一般的確率モデルに対する一般的事後確率計算アルゴリズムを設計し,理論的及び実験的評価.
2. また,このアルゴリズムだけにとらわれず,事後計算アルゴリズムの収束性や計算結果の精度に対し,既に発表した微分幾何からの考察を発展させ,学習理論や統計学から,より一般的視点を用いた考察.
3. 最ゆう復号法と事後確率最大化復号法の関連を考察することにより,繰り返し計算を用いた最ゆう復号法と反復MAP復号法とを総合的視点からとらえ,新たなアルゴリズムについての研究.を行った.
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