統計学輪講（第２３回）

統計学輪講（第23回）
日時      2014年12月16日(火)    14時50分～15時40分
場所      経済学部新棟３階第３教室
講演者    廣田 正之 (情報理工M2)
演題      離散分布モデルに対するスコアマッチング法

概要
[1]の研究に基づいて, 離散分布モデルに対して
正規化定数の計算が不要なパラメータ推定法を提案する.

統計モデルのパラメータ推定の際には最尤推定が用いられることが多い.
ところがギブス分布のように
正規化定数及びその勾配の計算が計算量的に困難な統計モデルでは
最尤推定を行うことが困難となる.

そのような統計モデルに対するパラメータ推定法として,
Hyv\"{a}rinen [1]はスコアマッチング法を提案した.
この手法は, 経験分布と統計モデルの間のフィッシャーダイバージェンス
を最小化するというものである.
しかしこのダイバージェンスの式には密度関数の微分が含まれており,
連続分布モデルしか扱うことができなかった.

本発表では, 離散分布モデルに対するスコアマッチング法を提案する.

参考文献
[1] A. Hyv\"{a}rinen: Estimation of non-normalized statistical models by score matching.
Journal of Machine Learning Research, vol.6 (2005), pp.695-709.