統計学輪講（第７回）

日時      2009年05月12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    近藤 健司 (情報理工M2)
演題      Bayesian Nonparametric Latent Feature Model

概要

本発表では, [1][2][3]の議論を下敷きに, 未知の次元を持つ潜在変数がある場
合のノンパラメトリックベイズ法を議論する.  最初に, 潜在変数の上の事前分
布を構成する.  次に, このような事前分布の生成過程であるIndian buffet
processを紹介する.  最後に, 簡単な実験を行い事前分布の性能を確かめる.

[1] Griffiths, T. L. and Ghahramani, Z. (2005):
  Infinite Latent Feature Models and the Indian Buffet Process,
  Tech. Rep., 2005-001, Univ. of Cambridge, UK.

[2] Griffiths, T. L. and Ghahramani, Z. (2006):
  Infinite latent feature models and the indian buffet process,
  Advances in Neural Information Processing Systems 18, 475--482.

[3] Ghahramani, Z, Griffiths, T., L., and Sollich, P (2007):
  Bayesian Nonparametric Latent Feature Models,
  BAYESIAN STATISTICS 8, pp. 201--226.