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J-GLOBAL ID：201902217227599226   整理番号：19A0889234

機械学習結果を利用した確率的情報処理法に関する一検討

A study on the probabilistic information processing using a machine learning result

著者 (1件)： 片岡駿 (小樽商大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 499(MSS2018 81-95)  ページ： 45-50  発行年： 2019年03月07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)

抄録/ポイント： 機械学習結果を利用した確率的情報処理の枠組みについて考える.確率モデルを用いて情報処理をおこなう確率的情報処理では,確率モデルをパラメータを含んだ形で設計する場合が多い.通常このパラメータは設計した確率モデルが観測信号をよく表現するように推定される.本研究ではこのパラメータの推定に機械学習で得られたパラメータ値を利用することを考える.機械学習の目的は様々なデータをよく表現する汎化性の高いパラメータを推定することであるため,機械学習で得られたパラメータ値を利用することで観測信号を表現するパラメータを効率的に探索できることが期待できる.本研究では機械学習結果を利用したパラメータの推定法を提案し,数値実験により提案法の検証をおこなう.(著者抄録)

シソーラス用語： *情報処理 ,  確率分布 ,  *機械学習 ,  確率モデル ,  設計 ,  パラメータ ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： パラメータ設計 ,  *確率的情報処理

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

引用文献 (8件)：

• 田中和之 編著, 確率的情報処理と統計力学-様々なアプローチとそのチュートリアル-, サイエンス社, 2006.
• C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
• D.H. Ackley, G.E. Hinton, and T.J. Sejnowski, A learning al-gorithm for Boltzmann machine, Cognitive Science, vol.9, pp.147-169, 1985.
• H. Nishimori and K.Y.M. Wong, Statistical mechanics of im-age restoration and error-correcting codes, Physical Review E, vol.60, pp.132-144, 1999.
• S. Geman and D. Geman, Stochastic relaxation, Gibbs dis-tributions, and the Bayesian restoration of images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.6, pp.721-741, 1984.

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  確率的情報処理