変分ベイズ法を用いたスパースなGTMの構築

抄録

近年，観測データの分布を潜在変数の非線形変換を用いて表現することによりデータの可視化を行うGTM(Generative Topographic Mapping)が提案され，多くの研究が行われている．しかしながら，GTMは最尤推定を用いてデータの可視化を行うため，データの個数が十分でない場合過学習するという問題がある．そこで本論文では，過学習を抑制する学習法として変分ベイズ法に注目し，変分ベイズ法を用いたGTMの学習アルゴリズムについて提案を行う．