PRML読書会#14l発表資料
10.7章 EM法
資料修正版UPしました。
10.7節のオンライン学習とバッチ学習に関する論文です。
1.Maybeck,1982,Stochastic Models, Estimation and Control
直訳本タイトル「確率モデル、推定とコントロール」
目次http://www.navtechgps.com/Downloads/1277.PDF
１章http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/maybeck_ch1.pdf
2.Opper and Winther,1999,A Bayesian Approach to Online Learning
直訳論文タイトル「オンライン学習のためのベイジアンアプローチ」
http://ki.cs.tu-berlin.de/publications/opper/papers/Op98b.pdf
3.Boyen and Koller,1998,Tractable Inference for Complex Stochastic Processes
直訳論文タイトル「複雑な確率過程の扱いやすい推定」
http://www.cis.upenn.edu/~mkearns/papers/barbados/bk-track-uai.pdf
その他参考文献
Minca,2001a
Expectation Propagation for Approximate Bayesian Inference
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.86.1319&rep=rep1&type=pdf
Kuss and Rasmussen,2006
Assessing Approximations for Gaussian process classification
http://books.nips.cc/papers/files/nips18/NIPS2005_0163.pdf
PRML読書会では、あまり興味がないような雰囲気で
当日まで担当者が決まらないぐらいでした。
変分ベイズ法よりも良い部分もあると書いてあるのですが
「収束しない場合がある」ということで敬遠されているっぽい。
自分は、研究者ではないので、そんなもんなのかなーっていう感じで受け止めています。
