[2D6-GS-2] 機械学習：ベイス推定

[2D6-GS-2-01] 整数計画法によるベイジアンネットワーク分類機の学習

〇植野 真臣¹、稲村 健太郎¹、加藤 弘也¹、菅原 聖太¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：ベイジアン　ネットワーク、分類機、ベイズ

ベイジアンネットワーク分類機は　Deep Learningと同等の高い予測精度を持ちながら高い説明性も持つAI最先端技術として注目されている。その特徴として、目的変数の真の分類確率を漸近的に推定することもできる。しかし、その学習では(1) 各変数順序ごとでの周辺尤度を最大とする構造を求め、(2)各変数順序での最大周辺尤度を持つ構造の中で目的変数に関するパラメータ数(NCPと呼ぶ）を最小にする構造を求める、という2段階プロセスが必要である。また空間計算量が大きく、大規模のネットワークを学習できない。一方、整数計画法は, 最大親変数数の制限により, 空間計算量を減じることができるため, 従来手法においてメモリ不足により打ち切られる構造学習を最後まで行うことができる。そこで本論では, (1)NCP を最小にして真の分類確率に漸近収束する構造を学習するための目的関数と, (2) 目的変数が親変数を持たないという制約を導入した整数計画法によるベイジアンネットワーク分類器学習を提案する。本手法により、学習できるベイジアンネットワーク分類機のサイズをさらに拡大することができた。