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アルゴリズムと論文に関するsyou6162のブックマーク (2)

有限混合分布モデルの学習に関する研究 (Web 版)
次へ: 序論有限混合分布モデルの学習に関する研究 (Web 版) 赤穂昭太郎 2001 年 3 月 15 日学位授与(博士(工学)) 序論研究の背景と位置づけ論文の構成有限混合分布とその基本的性質定義モジュール性階層ベイズモデルとの関係パラメトリック性とノンパラメトリック性 RBF ネットワークとの関係学習における汎化と EM アルゴリズム最尤推定汎化と竹内の情報量規準 (TIC) 汎化バイアス竹内の情報量規準 (TIC) 冗長性と特異性 EM アルゴリズム一般的な特徴一般的な定式化独立なサンプルが与えられた時の混合分布の学習独立な要素分布の場合サンプルに重みがある場合 EM アルゴリズムの一般化 EM アルゴリズムの幾何学的解釈正規混合分布の汎化バイアスの非単調性についてはじめに Radial Basis Boltzmann Machine (
syou6162 2009/10/29
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昨年の論文をふりかえる - DO++
新年すっかりあけてました。今年もよろしくお願いします。年末年始はドタバタして昨年を振り返られなかったのですが、せっかくなので2008年に読んだ論文で私個人のベスト５を以下に列挙してみます。 D. Sontag, et. al. "Tightening LP Relaxations for MAP using Message Passing", UAI 2008 [pdf] Graphical ModelのMAP推定問題で従来解けなかった規模の複雑さの問題を高速にしかも最大であるという保障付きで解けるようにした。書いたメンバーはこの問題に関するオールスターのような感じ。解く問題は、n個の頂点からなるグラフで、各頂点には変数x1...xnがついていて、各頂点と各枝に対し関数gi(xi)、gij(xi,xj)が与えられた時、∑i gi(xi) + ∑ij gij(xi,xj)が最大となるよう
syou6162 2009/01/17
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