研究課題
若手研究(B)
混合モデルはクラスタリングや確率密度推定に用いられる学習モデルである。既存の凸クラスタリング法やカーネルベクトル量子化を含む統一的な学習法を導出し、歪み有りデータ圧縮の限界を示すレート歪み関数を求める最適化問題と捉えられることを示した。これまで評価が与えられてこなかった複雑な歪み尺度に対するレート歪み関数に対する評価を与えた。また、最小の符号長からの損失分で測られる逐次予測の精度について、混合モデルにより最適解を効率良く近似する手法を与えた。
統計的学習理論、機械学習
