文献

J-GLOBAL ID：201402203526397797   整理番号：14A1256022

自己密度比に基づく非正規化統計モデルに対する推定器

ESTIMATORS FOR UNNORMALIZED STATISTICAL MODELS BASED ON SELF DENSITY RATIO

著者 (4件)： HIRAOKA Kazuyuki (Wakayama National Coll. Technol., Wakayama, JPN) ,  HAMADA Toshihiko (Wakayama National Coll. Technol., Wakayama, JPN) ,  HORI Gen (Asia Univ., Tokyo, JPN) ,  HORI Gen (RIKEN, Saitama, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2014 Vol.6  ページ： 4523-4527  発行年： 2014年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
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： 複雑な統計モデルによる機械学習では,正規化の取り扱いにくさが計算上の障害となっている。本論文の目的は,密度関数の正規化が不要で,サンプルサイズの増加に伴い推定が収束し,モンテカルロシミュレーションが要らず,対象問題に適した推定量を含み,直感的解釈ができる推定方法を構成することにある。ここで報告した,非正規化統計モデルに対する一貫性のある推定量群は,同一の確率密度関数(PDF)の異なる点における密度比,すなわち自己密度比に基づいているため,PDFの正規化は要らない。密度比ペアごとの比較に基づいて推定量群を構成し,特殊ケースとしていくつかの推定量を導き出した。推定量群にはスコアマッチングが含まれるが,群中の最良推定量はスコアマッチングよりも性能が優れている。

シソーラス用語： *機械学習 ,  比率 ,  *正規化 ,  推定 ,  関数 ,  収束 ,  *統計モデル ,  *モデル
準シソーラス用語： *統計模型 ,  密度関数 ,  密度比率

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己 ,  密度比 ,  正規化 ,  統計モデル ,  推定