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時系列に対するグラフィカルモデルの動的潜在構造最適化

佐藤 瞭

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

資料PDF（sato.pdf）
研究概要

提案手法を実データに適用した結果．
潜在変数を含む多変量自己回帰モデルに対して，グラフィカルモデルとしての表現力を確保しながら潜在変数の次元とその変化も含めて動的に推定する方法を記述長最小原理の立場から新規に提案し，人工データと実データを用いた実験によりその有効性を検証した．
修論の感想

数多くある先行研究に対する自分の研究の立場や新規性を考えるのが大変でしたが，指導教員の山西先生をはじめ研究室の皆様のご助力もあり形にすることができました．

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