特異モデルとベイズ学習

抄録

人工的神経回路網に代表される多くの確率的推論モデルは, フィッシャー情報行列が特異となるパラメータを持つため, 統計的正則モデルではないことが知られている. 現在でも, その学習の数学的な性質の多くは謎のままであるが, 近年の研究の進展により, ベイズ学習については多くの事実が解明されるようになってきた. 本論では, 特異モデルにおけるベイズ学習について, 数学的な美しさと実世界問題における有用性を解説する.