权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

一般化ベイズ学習法の情報論的解釈と設計

广义贝叶斯学习方法的信息理论解释和设计

基本信息

批准号：
19K11825
负责人：
渡辺一帆
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

疎性に基づく推定法（スパース推定法）においては、疎性の度合いを決定する正則化パラメータを適切に設定する必要がある。経験ベイズ法による正則化パラメータの推定は、ベイズ法における事前分布の最適化問題と捉えることができるが、スパース推定法においては共役性が成り立たず計算が困難となる。時系列データから区分線形なトレンド成分を抽出するスパース推定法であるL1トレンドフィルタリングについて、局所変分近似による近似法を導出し、正則化パラメータの推定法を構築した。トレンド推定精度、変化点検出精度に関して、系列長から決まる一定値に基づく従来の推定法と数値実験による比較を行い、導出された推定法の有効性が示された。また時系列の滑らかさの仮定を一般化し、カルマンフィルタに基づく効率的な推定法を正則化パラメータとの同時推定の場合に拡張できることを示した。この成果について、共同研究者が情報理論分野の国際会議において発表した。データ解析において幅広い応用を持つサポートベクトル回帰はε不感応損失関数により構築されている。不感応パラメータεの最尤法およびベイズ法について、前年度までに得られた統計的推定精度の評価に基づき、人工データを用いて赤池情報量規準やベイズ情報量規準の適用可能性を検証した。カーネル法と組み合わせた場合にも、従来のモデル選択規準の適用可能性と改変による精度向上が確認された。正則化パラメータなどの他のパラメータもデータから設定する状況に拡張することで、カーネル関数の選択も含めた実用的なモデル選択法の基礎となることが示唆された。

The method of estimating the nature of the base (the method of estimating the base of the nature) is the method of inferring the nature of the nature.経験ベイズ法によるregularized パラメータの inferenceは、ベイズ法におけるoptimization problem of ex ante distributionとIt's difficult to calculate the method of catching and deducting the method of calculation. Time series classification method Linear classification component extraction method L1 classification methodタリングについて, local value approximation によるapproximation methodをderivationし, regularized パラメータのestimation methodをconstructionした. Toro's estimated accuracy, change point accuracy, series length, fixed value, and fixed value. The effectiveness of the presumption method of coming and deriving the presumption method is shown in the comparison method. The また时 series's slippery らかさの仮定をgeneralized し, カルマンフィルタにbased づく's efficiency The method of inference is a regularization method that can be used to estimate the situation at the same time.このResults について, co-researcher がInternational Conference on Information Theory Division において発発した.データANALYSIS において広い応 Use をhold つサポートベクトル渰はε不sensitivity to loss 応により to build されている. The estimated accuracy of the statistics of the previous year's statistics of the previous year's statistics is not affected.価に本づき、Artificial データを用いてAkaike Information Measurement Standard やベイズInformation Measurement Standard のApplicability Possibilityを検证した. The カーネル method and the possibility of applying the のモデル selection criteria and the accuracy of the み合せたたにも and the のモデル selection criteria are correct and the accuracy is improved and the された is confirmed. Regularized パラメータなどのhis のパラメータもデータからsettingするconditionに拡张することで, the basics of the なモデル选択法のとなることが说憆された used by the カーネル寍の选択も与めた.