混合正規分布の各成分形状を考慮した成分数削減のための一手法  [in Japanese] An Algorithm to Reduce Components of a Gaussian Mixture Model Considering Distribution Shape of Each Component  [in Japanese]

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Abstract

統計的静的遅延解析 (S-STA) 手法などの統計的手法では,非正規分布に対して和演算や最小・最大値演算を繰り返すことがしばしば必要となる.混合正規分布 (GMM) は,正規分布同士の最小・最大値演算で生成される非正規分布を的確に表現できる上に,相関も容易に表現できるため,統計的手法で用いる分布表現として有用であるが,和演算や最小・最大値演算を効率良く繰り返すには,成分の個数を 2 個程度に制限しておくことが望ましい.S-STA において用いられていた従来手法は,2 つの成分から成る混合正規分布 (2-GMM) で分布を表現するが,2-GMM 同士の最小・最大値演算で生じる 8 つの成分から成る混合正規分布 (8-GMM) を,2-GMM で近似する際,ある条件の下では,近似の精度が落ちるという問題があった.本文では,これを解決するため,各成分の分布形状間の距離に着目した成分数削減手法を提案する.また,提案手法の優位性を示す性能評価結果を紹介する.

In statistical methods, such as statistical static timing analysis (S-STA) algorithm, summation and minimum or maximum operation for non-Gaussian distributions are repeated. Gaussian mixture model (GMM) is a useful tool for representing a non-Gaussian distribution generated by minimum or maximum operation for Gaussian distributions, and can treat correlation easily. However, in order to repeat operations for GMMs efficiently, the number of components must be restricted around two. Previous methods for S-STA used a GMM with two components (2-GMM), and a GMM with eight components (8-GMM) is generated by single operation of minimum or maximum for 2-GMMs. Hence, the previous methods approximate a generated 8-GMM by a 2-GMM, but in a certain cases, they cannot generate appropriate 2-GMMs. In this paper, we propose a new approximation method to reduce the number of components of GMM, which uses a distance between distribution shapes of components. Moreover, we show some results of performance evaluation, which demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Journal

  • 情報処理学会研究報告. EMB, 組込みシステム

    情報処理学会研究報告. EMB, 組込みシステム 2015-EMB-36(15), 1-6, 2015-02-27

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009881303
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12149313
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    09196072
  • Data Source
    NII-ELS 
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