独立成分分析を用いた潜在変数をもつグラフィカルモデルの構造推定

石濱 和樹

(指導教員:駒木文保 教授/ 数理情報第4研究室

資料PDF(ishihama.pdf
研究概要

ガウスノイズを考慮した提案手法においては推定精度の向上が確認できる
グラフィカルモデルは複数の変数間の依存関係を視覚的なグラフとして記述するモデルである.本研究は観測変数の統計的な独立性を分析することにより,潜在変数を含むグラフィカルモデルの構造を,適当な仮定の下で精度よく推定する手法を提案した.
修論の感想

研究テーマの設定には幅広い知識と批判的思考力が重要だと痛感しました.興味を持った分野の勉強を掘り下げられる充実した院生生活だったと思います.


>
ISTyくん