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  • Bayes Factorを用いたベイジアンネットワークIRTの制約ベース学習

    青木 健登, 菅原 聖太, 植野 真臣 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J106-D (2), 84-95, 2023-02-01

    ...eテスティングは，項目反応理論(Item Response Theory; IRT)と呼ばれるテスト理論に基づき，テスト構成，スコア採点が行われる．一般にIRTは，被験者の能力潜在変数を所与として各項目への正答確率が条件付き独立になる，という局所独立性を仮定する．しかし，実際のテストではこの仮定が成り立たないことが多い．この問題を解決するために，Ueno (2002)は，被験者の能力潜在変数をもつベイジアンネットワーク...

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  • Augmented Naive Bayesによる大規模ベイジアンネットワーク分類器学習

    菊谷 成慎, 菅原 聖太, 名取 和樹, 植野 真臣 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J104-D (1), 65-81, 2021-01-01

    ...Augmented Naive Bayes（ANB）を仮定し生成モデルとしてBNCを厳密学習する手法を提案した．これによりデータが少ない場合も分類精度の高いBNCを学習できることを示した．しかし，厳密学習は変数の増加に対して計算量が指数的に増加するため，菅原ら（2020）の手法は数十変数のANB学習が限界である．そこで，本論文では大規模変数をもつBNCを学習できる手法を提案する．因果モデルの研究分野では，条件付...

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  • 深層学習を用いた個人の情動認知のモデル化

    熊野 史朗, 松藤 彰宏, 周 岩 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 4D2OS4a04-4D2OS4a04, 2021

    ...そのための一つのアプローチとして、我々はこれまでに、評価対象と評価者の条件付き独立性を仮定したモデルを提案してきた。だが、シンプルなモデルゆえに、未知の対象や未知の評価者に対する予測性能は限定的であった。そこで、本研究では深層学習を用いて予測性能を高める試みを行った。表情顔画像に対する感情認知実験を行った結果、提案法の有効性が確認された。</p>...

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  • 推移性を利用した大規模ベイジアンネットワーク構造学習

    本田 和雅, 名取 和樹, 菅原 聖太, 磯崎 隆司, 植野 真臣 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J102-D (12), 796-811, 2019-12-01

    ...手法では学習のできる限り早期にエッジを削除することができれば学習に要するCIテスト数を削減できることが知られている．本論文はベイジアンネットワークのある二変数の条件付き独立性からその各変数と他変数との条件付き独立性の少なくとも一つを保証できる推移性が成り立つことを明らかにする．更にRAIアルゴリズムにおいて推移性により少なくとも一つの条件付き独立が保証される二組のエッジのCIテストを優先して行い，CI...

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  • 推移性を利用したRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク構造学習

    本田 和雅, 名取 和樹, 菅原 聖太, 磯崎 隆司, 植野 真臣 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 2Q4J201-2Q4J201, 2019

    ...になった．制約ベース手法は学習のできる限り早期にエッジを削除することで学習に要するCI テスト数を削減できる．そこで，本論文はベイジアンネットワークのある二変数の条件付き独立性からその各変数と他変数との条件付き独立性の少なくとも一つを保証できる推移性が成り立つことを明らかにする．さらにRAIアルゴリズムにおいて推移性により少なくとも一つの条件付き独立が保証される二組のエッジのCI テストを優先して行...

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  • Bayes factorを用いたRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク学習

    名取 和樹, 宇都 雅輝, 植野 真臣 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J101-D (5), 754-768, 2018-05-01

    ...漸近一致性をもつベイジアンネットワークの構造学習はNP困難である．これまで動的計画法やA*探索，整数計画法による探索アルゴリズムが開発されてきたが，未だに60ノード程度の構造学習を限界とし，大規模構造学習の実現のためには，全く異なるアプローチの開発が急務である．一方で因果モデルの研究分野では，条件付き独立性テスト（CIテスト）と方向付けによる画期的に計算量を削減した構造学習アプローチが提案されている...

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  • 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

    名取 和樹, 宇都 雅輝, 植野 真臣 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2017 (0), 3M12-3M12, 2017

    ...<p>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...

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  • 低次元プロットの集合による高次元データ可視化の一手法(2)

    末松 はるか, 鄭 雲珠, 伊藤 貴之, 藤巻 遼平, 森永 聡, 河原 吉伸 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2012 (0), 1B2R34-1B2R34, 2012

    ...本手法ではまず、次元間の条件付き独立性に着目してクリーク集合を形成し、各々のクリークを低次元プロットとする。 これらを画面配置してPCPで表示することで高次元データを可視化する。以上によって通常のPCPよりも効果的な可視化結果が得られたことを実証する。</p>...

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  • 潜在変数周辺化による項目潜在構造分析(<特集>新時代の学習評価)

    橋本 貴充, 植野 真臣 日本教育工学会論文誌 35 (3), 205-215, 2011

    ...き独立性を検定するLCI(Latent Conditional Independence)検定を利用して,受検者の能力を所与としたときの,項目の構造を推定する,項目潜在構造分析(Item Latent Structure Analysis)を提案する.本手法は,受検者の能力を所与として条件付き独立な項目間には,条件付き独立性を正しく検出できる,という利点がある.シミュレーション実験,実データより本手法...

    DOI Web Site 参考文献13件

  • 信用リスク・モデルの観望とその新展開—トップダウン・アプローチによるデフォルトの依存関係のモデル化—

    中川 秀敏 現代ファイナンス 23 (0), 3-33, 2008-03-31

    ...数理ファイナンス・アプローチに基づく信用リスク・モデル研究の流れを観望することを目的とする．まず，構造型モデルと誘導型モデルという二つの主要なモデル・タイプについて概説する．最近，信用リスク・モデルにおける増大情報系が意識されてきたことから，構造型モデルについては，完全情報下のモデルと不完全情報下のモデルに分けて論じ，後者と誘導型モデルの関係についても言及する．次に信用リスクの依存関係モデルとして，条件付...

    DOI HANDLE Web Site 被引用文献1件

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