ランジュバン・モンテカルロ法の使い方と応用例

抄録

ベイズ推定は機械学習において，過学習を防いだり，予測の不確実性を扱う自然なフレームワークを提供してくれる．しかし，ベイズ推定において事後分布・予測分布を解析的に得られるケースはそう多くない．事後分布・予測分布が解析的に得られない場合でも，マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いることで，事後分布・予測分布からのサンプリングが可能となり，ベイズ推定の適用範囲を広げることができる．本解説では，マルコフ連鎖モンテカルロ法の一つであり，深層学習への導入も容易なランジュバン・モンテカルロ法の初学者へ向けた解説を行う．