EMアルゴリズムの新展開  変分ベイズ法

上田修功

文献

J-GLOBAL ID：200902151808550202 整理番号：02A0269610

EMアルゴリズムの新展開変分ベイズ法

New Development of the EM algorithm: Variational Bayes.

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資料名：
巻： 101 号： 616(NC2001 107-131) ページ： 23-30 発行年： 2002年01月29日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では,近年,実践的ベイズ学習法として注目されつつある変分...

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システム・制御理論一般

引用文献 (10件)：

ATTIAS, H. Learning parameters and structure of latent variable models by variational Bayes. proc. Uncertainty in Artificial Intelligence, 1999. 1999
WATERHOUSE, S. R. Bayesian methods for mixture of experts. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS8). 1995
NEAL, R. M. A new view of the EM algorithm that justifies incremental and other variants. Biometrika. 1993
SAUL, L. K. Mean field theory for sigmoid belief networks. Journal of Artificial Intelligence Research. 1996, 4, 61-76
DEMPSTER, A. P. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of Royal Statistical Society B. 1977, 39, 1-38

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