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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신봉기 (부경대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
94 - 99 (6page)

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비모수 베이스 통계학, 확률적 표집에 기반한 추론 등이 기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X 를 K 개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다. 본 논문에서는 단체 위의 그리드 상의 이웃 점들의 확률 분포로부터 마르코프연쇄 몬테 칼로(MCMC) 제안 분포를 정의하고 일련의 표본들의 마르코프 연쇄를 구현하는 알고리듬을 제안한다. 본 방법은 마르코프 모델, HMM 및 준-HMM 등에서 각 상태별 시간 지속 분포를 표현하는데 활용 가능하다. 나아가 최근 제안된 전역-지역(global-local) 상태지속 분포를 동시에 모형화하는 감마-디리슐레 HMM에도 응용가능하다.
#마르코프 체인 몬테 카를로 #MCMC 표집 #디리슐레 분포 #감마 분포 #단체 #markov chain monte carlo #MCMC sampling #dirichlet distribution #gamma distribution #simplex

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 복합 감마 분포 모형
3. MCMC 표집
4. 실험 및 토의
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [단행본] - C. Bishop / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer google schola 2. [학술지(정기간행물)] - C. Andrieu / 2003 / An Introduction to MCMC for Machine Learning / Machine Learning 50 : 5 ~ 43 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 신봉기 / 2013 / 감마 누적분포에 의한 HMM 상태 지속 모델 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 40 (12) : 757 ~ 763 dbpia 4. [학술대회논문] - B.-K. Sin / 2014 / Gamma-Dirichlet HMM Inference using MCMC Sampling / Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2014 : 783 ~ 785 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. -Z. Yu / 2009 / Hidden Semi-Markov Models / Artificial Intelligence 174 (2) : 215 ~ 243 google schola

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신봉기 Journal of KIISE 2015 .06

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