ベイズ学習の実装
Vol.92 No.10pp.853-860
発行日:2009/10/01
Online ISSN:2188-2355
Print ISSN:0913-5693
種別:解説
専門分野:
キーワード:
ベイズ学習, マルコフチェーンモンテカルロ, 逐次モンテカルロ, ディリクレ過程先験分布,
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あらまし:
21世紀に起きている機械学習の問題をベイズ学習の枠組みで取り組むと,事後分布が解析表示不可能,あるいは困難であることが多く,何らかの近似が必要である.ベイズ学習における学術的ばかりでなく,現実の場面での急激な活性化は,モンテカルロ実装手法の進歩と,CPUパワーの飛躍的進展,そして先験分布の柔軟性に関する進歩によるところが大きい.これらについて概説する.