研究課題
若手研究(B)
潜在変数モデルはデータの背後に隠れた特徴や関係を表現する確率モデルである．潜在変数モデルをベイズ推定する方法の1つに変分ベイズ法が知られている．これまでに様々な潜在変数モデルの学習アルゴリズムが開発され，変分ベイズ法に関する研究が盛んに行われている．本研究では，特に変分ベイズ法に基づく学習アルゴリズムの理論的な側面に焦点を当て，従来研究ではカバーできていない潜在変数モデルの学習アルゴリズムの漸近解析を行った．
機械学習
ベイズ推定は機械学習や統計学を中心に自然科学の様々な分野で応用されている．その一方で，潜在変数モデルのような複雑な確率モデルに対しては計算量的に厳密な推定が困難なことが知られている．変分ベイズ法はこの問題を解決する有力な近似手法の一つであり，本研究で行った変分ベイズ法の理論的な解析によって学習アルゴリズムの基礎的な理解が深まるとともに，応用範囲が広がることが期待できる．
