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J-GLOBAL ID：201702229378167336   整理番号：17A1309329

ベイズ法を用いた高次元テンソル推定

Bayes Estimation of High Dimensional Tensors

著者 (4件)： 鈴木大慈 (東京工大) ,  鈴木大慈 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  鈴木大慈 (JST-さきがけ) ,  鈴木大慈 (理研)
資料名： 応用数理  (Bulletin of the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics)
巻： 27  号： 3  ページ： 103-110  発行年： 2017年09月26日 
JST資料番号： L1191A  ISSN： 0917-2270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Bayes推定量の予測誤差を解析し,実データにおける性能評価を行った。Bayes推定量はテンソル分解し,各成分はGauss事前分布に従うとした。Bayes推定量は少ない仮定でミニマックス最適性を満たすことを示した。有限次元ベクトルとテンソル積を一般化し,無限次元関数空間でテンソル積を考察し,そのBayes推定量を与えた。

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  *テンソル ,  高次元 ,  *データ解析 ,  正規分布 ,  予測誤差 ,  性能評価 ,  誤差解析 ,  ミニマックス法
準シソーラス用語： 事前分布 ,  Gauss分布 ,  テンソル分解

分類 (2件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  ドキュメンテーション  (BA01030P)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベイズ法 ,  高次元 ,  テンソル ,  推定