文献

J-GLOBAL ID：201902220403725009   整理番号：19A0557321

確率的ブロックモデルのアルゴリズム的検出可能性しきい値【JST・京大機械翻訳】

Algorithmic detectability threshold of the stochastic block model

著者 (1件)： Kawamoto Tatsuro (Artificial Intelligence Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 2-3-26 Aomi, Koto-ku, Tokyo, Japan)
資料名： Physical Review. E  (Physical Review. E)
巻： 97  号： 3  ページ： 032301  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0493A  ISSN： 2470-0045  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： モデルパラメータの値が既知であるか正しく学習されているという仮定,すなわち,Nishimori条件は統計的推論における確率的ブロックモデルの検出可能性解析のための要件の1つである。しかし,実際には,モデルパラメータを事前に知ることができる例はなく,モデルパラメータを正確に学習できるという保証はない。本研究では,信念伝搬(BP)による期待値最大化(EM)アルゴリズムを考察し,そのアルゴリズム検出可能性閾値を導出した。この解析はコミュニティ構造に限定されないが,一般的なモジュール構造を含んでいる。アルゴリズムは常に植え付けられたモデルパラメータを正確に学習することができないので,アルゴリズムの検出可能性閾値はNishimori条件を持つものと定性的に異なる。Copyright 2019 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  モジュール構造 ,  統計的推定 ,  EMアルゴリズム ,  信念伝搬アルゴリズム
準シソーラス用語： コミュニティ構造 ,  信念伝搬 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  モデル ,  アルゴリズム ,  しきい値