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文献詳細
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重み付きブローアップの混合多項分布への応用
著者
松田 健
渡辺 澄夫
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
雑誌
電子情報通信学会論文誌 A
(
ISSN:09135707
)
巻号頁・発行日
vol.J93-A, no.4, pp.300-308, 2010-04-01
混合モデル,ニューラルネットワーク,ベイジアンネットワークなどの特異モデルは情報工学において広く使われている.近年,特異モデルの学習の精度が特異点解消定理による代数幾何学的な方法によって明らかにされた.本論文では,重み付きブローアップによる学習係数の新しい算出方法を提案し,混合多項分布への応用によってその有用性を示した.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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うーん,補題1を読んでるんだけど,具体的にc1,c2の値はないのか.この証明だとLDAに限らずおおよそ任意のモデルで K(w) ~ K_1(w) すなわち,FnormとKLダイバージェンスがニアリイコール? https://t.co/ArahNQXbNP
収集済み URL リスト
https://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j93-a_4_300&category=A&year=2010&lang=J&abst=j
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