Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
情報マイニング特論 輪講資料「詳細釣り合い条件」
Search
Yumeto Inaoka
December 08, 2018
Technology
0
220
情報マイニング特論 輪講資料「詳細釣り合い条件」
2018年12月7日の情報マイニング特論で発表。
Yumeto Inaoka
December 08, 2018
Tweet
Share
More Decks by Yumeto Inaoka
See All by Yumeto Inaoka
文献紹介: Quantity doesn’t buy quality syntax with neural language models
yumeto
1
190
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
240
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
160
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
170
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
160
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
280
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
350
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
230
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
業務自動化プラットフォーム Google Agentspace に入門してみる #devio2025
maroon1st
0
200
GC25 Recap+: Advancing Go Garbage Collection with Green Tea
logica0419
1
430
Escaping_the_Kraken_-_October_2025.pdf
mdalmijn
0
150
綺麗なデータマートをつくろう_データ整備を前向きに考える会 / Let's create clean data mart
brainpadpr
2
260
AI駆動開発を推進するためにサービス開発チームで 取り組んでいること
noayaoshiro
0
220
職種別ミートアップで社内から盛り上げる アウトプット文化の醸成と関係強化/ #DevRelKaigi
nishiuma
2
140
OCI Network Firewall 概要
oracle4engineer
PRO
1
7.8k
Goにおける 生成AIによるコード生成の ベンチマーク評価入門
daisuketakeda
2
110
オープンソースでどこまでできる?フォーマル検証チャレンジ
msyksphinz
0
100
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
3.9k
生成AIを活用したZennの取り組み事例
ryosukeigarashi
0
210
英語は話せません!それでも海外チームと信頼関係を作るため、対話を重ねた2ヶ月間のまなび
niioka_97
0
130
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
75
5k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
9
580
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.1k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.4k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
Transcript
4.4 詳細釣り合い条件 稲岡 夢人
前回は・・・ 遷移核から定常分布を求めた 実際は・・・ 事後分布に従う乱数が欲しい → 事後分布が定常分布になるような遷移核を導く 2
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (Markov chain MonteCarlo methods; MCMC) サンプリングしたい分布が定常分布となるような マルコフ連鎖を構成する方法 (遷移核を見つける) サンプリングしたい分布を目標分布という
今回の目標分布は事後分布(既知) 3
遷移核の導出において • 遷移核によっては定常分布をもたない • 今回は定常分布を持つような遷移核が欲しい → どのような条件下だと定常分布に収束するか 4
詳細釣り合い条件 マルコフ連鎖が定常分布に収束する十分条件 標本空間の全ての事象の組i, jに関して 式(4.13) が満たされるときマルコフ連鎖は定常分布に収束 ネクタイ問題はこれを満たす 式(4.14) ~ (4.16) 5
詳細釣り合い条件 マルコフ連鎖が定常分布に収束する十分条件 ◦ 詳細釣り合い条件を満たすように遷移核を 選べば必ず定常分布に収束する × 定常分布に収束するような遷移核は必ず 詳細釣り合い条件を満たす 6
詳細釣り合い条件の意味 両辺を添え字iに関して和を取る 左辺シグマ内の総和は1 7
詳細釣り合い条件の意味 式(4.11)と見かけ上は同じだが、式(4.11)は 遷移の途中であっても成り立つ恒等式 上式は目標分布 と が同一の分布 である制約の下で遷移核 に成り立つ条件式 8
連続型確率変数での詳細釣り合い条件 離散型の場合は全ての事象の組i, jで成立を確認 連続型の場合は任意の2点θ, θ’で成立を確認する 必要がある 9
詳細釣り合い条件のイメージ f(θ’) : f(θ) = 1:a とすると f(θ|θ’) : f(θ’|θ)=a:1 10 0
5 0.5 θ θ’ f(θ’|θ) f(θ|θ’) f()
詳細釣り合い条件 結果としてθに移動してくる確率密度f(θ)は、 11 発射地点θ’からθに飛んでくる確率密度の あらゆる発射地点に関する平均確率密度が θの確率密度となる → f(θ)の大きさに比例してθに飛んでくる
詳細釣り合い条件 初期状態を中心部から遠くにとっても、 乱数列は中心部へ急速に引き寄せられる 12 0 50 0.5 θ θ’ f(θ’|θ)
f(θ|θ’) f()