多変量ガウス過程回帰における共分散行列の推定

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タイトル別名
  • Covariance matrix estimation for multivariate Gaussian process regression

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説明

ガウス過程回帰は出力の期待値と分散を推定する非線形回帰手法である.基本的なガウス過程回帰で推定できる出力の期待値はスカラー値であり,ベクトル値の出力を推定する際にガウス過程回帰を出力次元の回数だけ実行しても各次元間の相関関係は表現できず,共分散も推定できない.我々は,すでにガウス過程回帰の高速化法として,動的 Active Set を用いる方法を提案しており,この Active Set の出力成分の重み付き共分散行列を出力の共分散行列とする方法を示した.しかし,この方法では推定した共分散行列の対角成分が負になることがあるという問題点が存在する.これは Active Set に対する重みの計算にグラム行列の逆行列が用いられており,これが負になる場合があることが原因である.本報告では,通常のガウス過程回帰で推定された出力と近くなるように正の重みを再計算し,前述の問題を回避する計算法を提案する.実験では提案手法をプラントデータと心電図データの異常検出に用いて,その有効性を確認した.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570291227901001472
  • NII論文ID
    110009882542
  • NII書誌ID
    AA11131797
  • ISSN
    09196072
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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