JP2016509271A5 - - Google Patents

Description

本発明は、多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定する階層隠れ変数モデル推定装置、階層隠れ変数モデル推定方法および多変量データに対する階層隠れ変数モデルの推定プログラムに関する。

そこで、本発明は、階層的な隠れ変数を含む階層隠れ変数モデルのモデル選択問題を解決できるとともに、理論的正当性を失うことなく適切な計算量で階層隠れ変数モデルを推定できる階層隠れ変数モデルの推定装置、階層隠れ変数モデルの推定方法および階層隠れ変数モデルの推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明による階層隠れ変数モデル推定プログラムは、多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定するコンピュータに適用される階層隠れ変数モデル推定プログラムであって、コンピュータに、隠れ変数が木構造で表わされ、その木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定する階層隠れ構造設定処理、階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算する変分確率計算処理、算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化するコンポーネント最適化処理、および、階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、そのノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する門関数最適化処理を実行させることを特徴とする。

Claims (12)

1. 多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定する階層隠れ変数モデル推定装置であって、
   隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定する階層隠れ構造設定部と、
   前記階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算する変分確率計算部と、
   算出された変分確率に対して前記コンポーネントを最適化するコンポーネント最適化部と、
   前記階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、当該ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する門関数最適化部とを備えた
   ことを特徴とする階層隠れ変数モデル推定装置。
2. コンポーネント最適化部は、各コンポーネントの、モデル選択およびパラメータ推定を実施する
   請求項１記載の階層隠れ変数モデル推定装置。
3. 算出された変分確率が閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する階層隠れ構造最適化部を備えた
   請求項１または請求項２記載の階層隠れ変数モデル推定装置。
4. 門関数最適化部は、
   階層隠れ構造から除外されていない経路の分岐ノードである有効分岐ノードを当該階層隠れ構造のノードから選別する有効分岐ノード選別部と、
   前記有効分岐ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する門関数最適化並列処理部とを含み、
   前記門関数最適化並列処理部は、前記有効分岐ノードに関する各分岐パラメータの最適化を並列に処理する
   請求項３記載の階層隠れ変数モデル推定装置。
5. 階層隠れ構造設定部は、隠れ変数が２分木構造で表わされる階層隠れ構造を設定し、
   門関数最適化部は、ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて、ベルヌーイ分布を基とした門関数モデル最適化する
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の階層隠れ変数モデル推定装置。
6. 変分確率計算部は、最下層の経路隠れ変数とコンポーネントのパラメータとに基づいて算出される最適化基準を最大にするように、最下層の経路隠れ変数の変分確率を計算し、計算された層の経路隠れ変数の変分確率の和を、より上層の経路隠れ変数の変分確率として一階層ごとに計算する
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の階層隠れ変数モデル推定装置。
7. 多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定する階層隠れ変数モデル方法であって、
   隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定し、
   前記階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算し、
   算出された変分確率に対して前記コンポーネントを最適化し、
   前記階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、当該ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する
   ことを特徴とする階層隠れ変数モデル推定方法。
8. 各コンポーネントを最適化する際に、モデル選択およびパラメータ推定を実施する
   請求項７記載の階層隠れ変数モデル推定方法。
9. 算出された変分確率が閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する
   請求項７または請求項８記載の階層隠れ変数モデル推定方法。
10. 多変量データに対する階層隠れ変数モデルを推定するコンピュータに適用される階層隠れ変数モデル推定プログラムであって、
    前記コンピュータに、
    隠れ変数が木構造で表わされ、当該木構造の最下層のノードに確率モデルを表わすコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定する階層隠れ構造設定処理、
    前記階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率を計算する変分確率計算処理、
    算出された変分確率に対して前記コンポーネントを最適化するコンポーネント最適化処理、および、
    前記階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、当該ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する門関数最適化処理
    を実行させるための階層隠れ変数モデル推定プログラム。
11. コンピュータに、
    コンポーネント最適化処理で、各コンポーネントの、モデル選択およびパラメータ推定を実施させる
    請求項１０記載の階層隠れ変数モデル推定プログラム。
12. コンピュータに、
    算出された変分確率が閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する階層隠れ構造最適化処理を実行させる
    請求項１０または請求項１１記載の階層隠れ変数モデル推定プログラム。