著者

新屋 良磨 山口 勇太郎 中村 誠希

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.40, no.2, pp.2_49-2_60, 2023-04-21 (Released:2023-06-21)

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言語Lが正規可測であるとは,Lに「収束」する正規言語の対の無限列が存在することを言う.本論文では,正規言語の代わりに正規言語の部分クラスである区分検査可能(Piecewise Testable (PT): 部分語の出現情報の Bool 演算で記述可能)言語および文字検査可能(Alphabet Testable (AT): 文字の出現情報の Bool 演算で記述可能)言語に焦点を当てその可測性を考察する.特に,正規言語に対するAT可測性はco-NP完全である一方,PT可測性は線形時間で決定できることを示す.

著者

藤巻 遼平 山口 勇太郎 江藤 力

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.6, pp.AI30-I_1-9, 2016-11-01 (Released:2016-11-02)

参考文献数

34

被引用文献数

2

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Piecewise sparse linear regression models using factorized asymptotic Bayesian inference (a.k.a. FAB/HME) have recently been employed in practical applications in many industries as a core algorithm of the Heterogeneous Mixture Learning technology. Such applications include sales forecasting in retail stores, energy demand prediction of buildings for smart city, parts demand prediction to optimize inventory, and so on. This paper extends FAB/HME for classification and conducts the following two essential improvements. First, we derive a refined version of factorized information criterion which offers a better approximation of Bayesian marginal log-likelihood. Second, we introduce an analytic quadratic lower bounding technique in an EM-like iterative optimization process of FAB/HME, which drastically reduces computational cost. Experimental results show that advantages of our piecewise sparse linear classification over state-of-the-art piecewise linear models.