研究課題
基盤研究(C)
訓練データから、ベイジアンネットワーク(BN)の構造を推定する問題を検討した。特に、情報量基準といって、尤度(データの構造への適合性を表現する)と、BNの構造の複雑さを表現する項の値の和を計算し、それを最小にする構造を推定結果とした。前者を重視しすぎると、過学習といって、複雑すぎる構造を選択することになる。本研究では、訓練データの個数の増加とともに確率1で、真の構造を正しく推定するための両者のバランスに関する条件を見出し、それを数学的に証明した。
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数理科学(サイエンス社)
巻: No.567
人工知能学会誌
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Journal of Applied Probability
巻: Volume 47, Number 4Volume 47, Number 4 ページ: 967-975