グラフィカルモデルと平均場近似 Graphical Models and Mean Field Approximations

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著者

    • 樺島 祥介 KABASHIMA Yoshiyuki
    • 東京工業大学大学院知能システム科学専攻 Department of Computational Intelligence and Systems Science, Tokyo Institute of Technology

抄録

大自由度統計モデルの効率的計算手法として平均場近似が注目されつつある. 平均場近似とは要素数の増大とともに平均量計算が困難となる大自由度統計モデルを高速計算が可能となる特殊なクラスに属する統計モデルにより近似する手法であり, 様々な種類のものが知られている. 本稿では, 平均場近似と, 同じく統計モデルに関する効率的計算手法の開発を主要課題とするグラフィカルモデルの研究において知られている結果との関係について考察する.

収録刊行物

  • 日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks

    日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks 9(2), 112-119, 2002-06-05

    Japanese Neural Network Society

参考文献:  21件中 1-21件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10010424858
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11658570
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    REV
  • ISSN
    1340766X
  • データ提供元
    CJP書誌  J-STAGE 
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