05月25日(Thu) 13:50〜15:30 M会場(ウインクあいち-10F 1005会議室)
| 演題番号 | 3M1-2 |
|---|---|
| 題目 | 漸近一致性を有する大規模ベイジアンネットワーク学習 |
| 著者 | 名取 和樹(電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻) 宇都 雅輝(電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻) 植野 真臣(電気通信大学情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 14:10〜14:30 |
| 概要 | ベイジアンネットワーク学習はNP困難である．これを緩和するため，A*探索や整数計画法といった従来の探索アプローチが用いられてきたが，数十変数の学習が限界である．本研究では，より大規模な学習を実現するため，全く新たなアプローチとして漸近一致性を持つBayes factorを用いた条件付き独立性テストによる構造学習法を提案する．これにより，計算量を画期的に削減し，1000変数以上の構造学習を実現する． |
| 論文 | PDFファイル |