20100615-IBISML-makino

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頻度結果 (3) x x x x x x x x x x x x 3 x 階 x 層 HN-iHMM x x x x x x x x x x x x を使うと、かなり x x x x 精 x 度よく推定 x 可能サンプリングされた x x状態 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 相互情報 x 量 x x x x x x x x x x x x x x x x x 真の状態 x x x x x x x x x x x x x x x x x このときの相互情報量 MI = 4.65 x x x 98 x
実験 1の考察 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x HN-iHMM x x x x では、 x x余分 x なx state x が x 多 x数 x生成 x さx x x x x x x x x x x x れるが、精度が下がらない x x x x x x x x x 通常の HMM x (や iHMM) x では、余分 x な state があ x x ると精度が x 低下する x x HN-iHMM では、クラスタ中の他状態の情報が使 x x x x えるので、精度 x が下がりにくい x x x 逆に、学習における local maximum からの脱出を助ける効果がある x x x x x x x x x x x x x x x x x 99 x x x x x
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x x x x x x x x x x x x x x x x x x
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Introduction: ベイジアンとは
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Introduction: 機械学習と
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Talk Outline x x x x x x x x x x x
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HMMの行列表現 x x x x x x
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多項分布 (multinomial distri
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Dirichlet 分布 (2) x x x x x x x
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Page 47 and 48: HMMのベイズ推定 x x x x x x
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Page 53 and 54: マルコフ連鎖モンテカ
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Page 57 and 58: Dirichlet Process x x x x x x x x x
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Page 61 and 62: Stick-breaking construction x x x x
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Page 65 and 66: Chinese Restaurant Process x x x x
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Page 69 and 70: Dirichlet Process の応用 x x x
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Page 73 and 74: そのほかの主なノンパ
Page 75 and 76: Nonparametric Bayesian HMM (1) x x
Page 77 and 78: Nonparametric Bayesian HMM (3) x x
Page 79 and 80: Infinite Hidden Markov Models x x x
Page 81 and 82: State Sequence Produced by iHMMs x
Page 83 and 84: Hierarchical Dirichlet Process の
Page 85 and 86: iHMM の状態の階層クラ
Page 87 and 88: iHMM with Dirichlet Process Mixture
Page 89 and 90: 2 階層 HN-iHMM x x x x x x x x x
Page 91 and 92: 2 階層 HN-iHMMの構成 (2) x
Page 93 and 94: 2 階層以上のHN-iHMM x x x
Page 95 and 96: 実験 (1) x x x x x x x x x x x x
Page 97: 頻度結果 (2) x x x x x x x x
Page 101 and 102: x x x x x x x x x x x x x x x x x x
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