学習と階層 : ベイズ統計の立場から

• Material Type: 記事
• Title: 学習と階層 : ベイズ統計の立場から
• Author/Editor: 伊庭,幸人
• Publication, Distribution, etc.: 日本 : 物性研究刊行会
• Publication Date: 1996-02-20
• Publication Date (W3CDTF): 1996-02-20
• Periodical title: 物性研究
• No. or year of volume/issue: 65(5)
• Volume: 65(5)
• Pages: 657-677
• Text Language Code: JPN
• Subject Heading: 学習; メタ知識; 循環; ベイズ統計; 経験ベイズ法; 平滑化; 場合の数; 内部モデル; マルコフ場; 相転移; 生成; 予測
• Note (General): 著者所属: 統計数理研究所
• Persistent ID (NDL): info:ndljp/pid/10937976; https://dl.ndl.go.jp/pid/10937976
• Collection: 障害者向け資料
• Collection (Materials For Handicapped People:1): テキストデータ
• Collection (particular): 国立国会図書館デジタルコレクション > 電子書籍・電子雑誌 > 学術機関 > 学協会; https://dl.ndl.go.jp/collections/B00043
• Acquisition Basis: NII-ELS
• Available (W3CDTF): 2017-08-30
• Date Accepted (W3CDTF): 2017-08-22
• Date Captured (W3CDTF): 2017-08-22
• Format (IMT): application/pdf
• Access Restrictions: インターネット公開
• Availability of remote photoduplication service: 不可
• Periodical Title (Persistent ID (NDL)): info:ndljp/pid/10400330; https://dl.ndl.go.jp/pid/10400330
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• Summary, etc.: 学習と階層の問題をベイズ統計の観点から論じた。前半では、平滑化を例として経験ベイズ法について解説した。特に経験ベイズ法において場合の数(エントロピー)の果たす役割を強調した。また、EM法や学習方程式との関係、脳のモデルとの関係についても述べた。後半では、2次元以上のマルコフ場に対して経験ベイズ法を適...