EMアルゴリズムの新展開 : 変分ベイズ法 New Development of the EM algorithm : Variational Bayes

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抄録

本稿では, 近年, 実践的ベイズ学習法として注目されつつある変分ベイズ法について解説する.まず, 最尤推定値を求める数値解法であるEM法および一般化EM(GEM)法について説明する.次いで, VB法の基本原理がGEMで用いられている変分近似法をベイズ拡張したものと見なせることを示す.すなわち, VB法がEM法からどのように発展して誕生したのかを系統的に解説する.

This report provides a tutorial on Variational Bayes (VB), a practical framework for Bayesian computations. First, I review the EM method which is a general procedure for obtaining maximum likelihood estimates and also explain the generalized EM (GEM) method. Then, the basic principle of the VB method can be interpreted as Bayesian extension of variational approximation used in the GEM method. Namely, I explain how the EM method has develped into the VB method.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング   [巻号一覧]

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 101(616), 23-30, 2002-01-22  [この号の目次]

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  10件

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被引用文献:  2件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003233998
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    6074164
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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