| 研究概要 |
平成22年度は,前年度中に得た結果や考察を受け,以下の項目を中心的作業とした.
1.オンライン型ベイズ学習用の自然な事前分布に対するさらなる数理的考察:
現段階で申請者らが提案してきた事前分布は,エントロピー事前分布の拡張の近似形であることを考察した.この結果は,当該年度に他の結果とともに論文投稿準備を進め,本報告作成時現在,投稿最終段階にある.また,エントロピー事前分布の拡張を用いれば,より広範なモデルへの適用可能性があることが判明した.これについては,以降も発展させる所存である.
2.ベイズ学習の応用に関する論文投稿と,投稿済み論文への対応:
現在までに,共同研究者らと実施してきたベイズ学習の応用に関する研究内容を示した投稿済み雑誌論文2件に論文への査読対応を実施した.更に,幾つかのベイズ学習に応用に関する研究について,共同研究者らと論文投稿準備を進めている.今後も,ベイズ学習の応用に関する研究を進める所存である。また,当該年度には,共同研究者らとともに本研究課題に一部関連するベイズ学習の応用の研究内容について,5件の研究発表を実施した.
3.ベイズ学習の新たな実装方法:
本年度,ベイズ学習の実装方法に関するいくつかの派生的な研究課題にも着手した.数値実験などをまとめ,今後,国内・国際会議などでの発表を視野に入れていく.
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