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J-GLOBAL ID：202002216222556485   整理番号：20A1331335

高次Markov確率場に対する適応Thouless-Anderson-Palmer方程式

Adaptive Thouless-Anderson-Palmer Equation for Higher-order Markov Random Fields

著者 (3件)： TAKAHASHI Chako (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  YASUDA Muneki (Yamagata Univ., Yamagata, JPN) ,  TANAKA Kazuyuki (Tohoku Univ., Sendai, JPN)
資料名： Journal of the Physical Society of Japan  (Journal of the Physical Society of Japan)
巻： 89  号： 6  ページ： 064007.1-064007.9  発行年： 2020年06月15日 
JST資料番号： G0509A  ISSN： 0031-9015  CODEN： JUPSA  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応Thouless-Anderson-Palmer(TAP)平均場近似は,先進の平均場アプローチの1つであり,2次相互作用(対Markov確率場(MRF))があるMRFに対して強力で正確な方法として知られている。本研究では,多体相互作用(高次MRF)があるMRFに対して適応TAP近似の拡張を開発した。対MRFに対する適応TAP方程式は,対角一貫性があるナイーブな平均場近似により導出した。対角一貫性があるナイーブな平均場近似から得られた近似方程式と対MRFの適応TAP方程式の等価性に基づいて,対角一貫性があるナイーブな平均場近似により,最も単純な高次MRFの1つである高次Boltzmannマシンに対する近似方程式を定式化した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Boltzmannマシン ,  平均場近似 ,  Gibbs自由エネルギー ,  自由エネルギー
準シソーラス用語： *Markov確率場 ,  適応Thouless-Anderson-Palmer近似

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

引用文献 (46件)：

• S. Z. Li, Markov Random Field Modeling in Computer Vision (Springer, Berlin/Heidelberg, 1995).
• A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, Markov Random Fields for Vision and Image Processing (MIT Press, Cambridge, MA, 2011).
• B. J. Frey, Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication (MIT Press, Cambridge, MA, 1998).
• M. J. Wainwright and M. I. Jordan, Found. Trends Mach. Learn. 1, 1 (2008).
• D. Koller and N. Friedman, Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques - Adaptive Computation and Machine Learning (MIT Press, Cambridge, MA, 2009).

タイトルに関連する用語 (3件)： Markov確率場 ,  適応 ,  方程式