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J-GLOBAL ID：201002200253210585   整理番号：10A1139137

仮説検証と分類に対するグラフィカルモデルの学習

Learning Graphical Models for Hypothesis Testing and Classification

著者 (4件)： TAN Vincent Y. F. (Massachusetts Inst. Technol. (MIT), MA, USA) ,  SANGHAVI Sujay (Univ. Texas, TX) ,  FISHER John W., III (Massachusetts Inst. Technol. (MIT), MA, USA) ,  WILLSKY Alan S. (Massachusetts Inst. Technol. (MIT), MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 58  号： 11  ページ： 5481-5495  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 信号および画像処理において,疎であるがループ状のグラフィカルモデルはロバストであるが柔軟性のある確率モデルであることが証明できている。本稿では,分類に対する2つのツリー構造のグラフィカルモデルを学習する目的のために決定的な学習法を提案した。識別ツリー法は,とくに多くの学習例が存在しない場合には,現存のツリーに基づくグラフィカルモデル分類法よりも優れた性能をもつことを見出した。提案法は識別目的の2つのグラフィカルモデルを学習するのに加えて,一対の特徴が分類に最も適していることを学習する方法を与えた。識別ツリーの分類精度を明らかにするために各種の数値実験を行った結果,従来の一般的方法と比較して提案法の優れた性能を示すことができた。

シソーラス用語： ネットワーク ,  *分類 ,  *仮説検定 ,  確率モデル ,  *学習 ,  ツリー構造 ,  弁別学習
準シソーラス用語： *グラフィカルモデル ,  *仮説検証 ,  識別学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 仮説検証 ,  分類 ,  グラフィカルモデル ,  学習