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J-GLOBAL ID：201702243946655154   整理番号：17A1391694

Sum-Productネットワークにおける潜在変数解釈について【Powered by NICT】

On the Latent Variable Interpretation in Sum-Product Networks

著者 (4件)： Peharz Robert (Institute of Physiology (iDN)Medical University of Graz) ,  Gens Robert (Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA) ,  Pernkopf Franz (Signal Processing and Speech Communication Lab, Graz University of Technology, Graz, Austria) ,  Domingos Pedro (Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 10  ページ： 2030-2044  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  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： Sum-Productネットワーク(SPN)において中心的なテーマの一つは,社会的に疎外された潜在的変数(LVs)として和ノードの解釈である。この解釈は増加した構文的またはセマンティック構造をもたらし,EMアルゴリズムの適用を可能にし,MPE推論を効率的に実行した。文献では,LV解釈はLVの状態に対応する指標変数を明示的に組み込むことによって正当化された。しかし,本論文で指摘したように,この方法では,SPNにおける完全性条件と矛盾すると確率モデルを完全に特定しなかった。LV,SPN増強を導入するためのオリジナルなアプローチを修正することによって,この問題のための改善策を提案した。SPNにおける条件付き独立性を議論し,形式的合計量の確率的解釈を確立し,Bayesネットワークとして増強SPNの解釈を与えた。これらの結果に基づいて,SPNのためのEMアルゴリズムの導出を見出した。さらに,文献で提案されたMPEのViterbiスタイルのアルゴリズムは正確であることを証明しなかった。はこの主張が実際に正しいアルゴリズムが,選択的SPNに適用した場合,特に増強SPNが顕著な例である。著者らの理論的結果の有効性を合成データと百三の実世界データセット上での実験で確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  完全性 ,  確率モデル
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  EMアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 潜在変数