統計数学セミナー

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担当者 吉田朋広、荻原哲平、小池祐太
セミナーURL http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kamatani/statseminar/
目的 確率統計学およびその関連領域に関する研究発表, 研究紹介を行う.

2012年05月18日(金)

14:50-16:00   数理科学研究科棟(駒場) 006号室
参加をご希望される方は鎌谷 (阪大基礎工); kamatani at sigmath.es.osaka-u.ac.jpまでご連絡ください.
鈴木 大慈 氏 (東京大学)
PAC-Bayesian Bound for Gaussian Process Regression and Multiple Kernel Additive Model (JAPANESE)
[ 講演概要 ]
スパース加法モデルの推定法として,マルチプルカーネル学習(MKL)が提案されているが, 本発表ではそのベイズ的な変種について考察し,PAC-Bayesの手法を用いてその性能解析 を行う.標準的なMKLの解析では,restricted eigenvalue conditionのような強い仮定をデザ インに課するが,我々はPAC-Bayesの技法を用いてベイズ的なMKLがそのような仮定を設け ないで最適レートを達成することを示す.我々の結果は,近年発展しているガウシアンプロ セス回帰に関する理論を包含しており,PAC-Bayesを使ったより単純な証明を与える.我々 の考える推定量はガウシアンプロセスのスケール混合であり,スケール混合を取ることに よって適応的に最適レートを達成することが示される.また,有限次元のグループラッソに 対応する状況も考え,その収束レートを与える.
[ 参考URL ]
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kengok/statseminar/2012/04.html