著者

高畠 一哉 赤穂 昭太郎

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

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 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.588, pp.151-154, 2007-03-07

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多変数確率モデルの最尤推定に最急勾配法を用いた場合,勾配ベクトルの評価に多大な計算が必要となることがよくある.contrastive divergence法は勾配ベクトルの評価に近似とモンテカルロ法を用いて計算量を削減した手法であるが,この近似のために結果が真の最尤推定値からずれてしまうという欠点がある.本論文では真の最尤推定値が得られるようにcontrastive divergence法を改良したprogressive contrastive divergence法を提案する.確率モデルにボルツマンマシンを使い実験を行った結果を示す.