統計学輪講（第５回）

日時      2009年04月28日(火)    15時50分～16時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    牛丸 裕介 (情報理工M2)
演題      ガウス過程を用いたノンパラメトリック回帰とニューラルネットワークカーネル

概要

ベイズ統計学を用いたノンパラメトリック回帰モデルの一つとして、ガウス
過程を事前分布に持つようなモデルが考えられる。平均が常に0のガウス過程
はカーネルによって完全に特徴づけることができ、このカーネルによって回帰
の性質も決まる。今発表ではカーネルの中でもニューラルネットワークカーネ
ルを紹介し、それを用いたノンパラメトリック回帰の特徴を述べる。

[1]C. E. Rasmussen, C. K. I. Williams(2006)
Gaussian Processes for Machine Learning
MIT Press, 2006.

[2]C. K. I. Williams(1998)
"Computation with Infinite Neural Network"
Neural Computation,10(5) ,1203-1216.