異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、どの次元がおかしくなったかも教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」というのをちらほら聞きます。(GMRF)を使うと、どの次元の動きがおかしくなったかも異常検知の枠組みで捉えることができる場合があります。昼と夜で負荷が違うなど)場合にはうまく機能しません。GMRFの混合分布に拡張する内容です。論文、スライド混合モデルをやるときに難しいのは「混合数Kをいくつにするか?」という問題ですが、この論文では関連度自動決定の枠組みを利用することでモデルに混合数を決定させています(大きめのKを最初に与え、不必要なクラスタを潰す)。提案手法は2ステップからなっており、どちらのステップでも変分ベイズでパラメータ推定を行ないます。production)でも、PCAやauto-encoderなど既存の方法よりもよい性能を出していました。オイルマネーで5000兆円欲しい!以下、論文読み会用のメモです。Field/疎構造学習についても前半で簡単に紹介します。事前分布をおかず、点推定をすることでsparseな解が求められやすいようにしている関連度自動決定と呼ばれる仕組みクラスタ数を事前に大きめにしておくと、不必要なクラスタの重みは0になって潰れてくれるパラメータ/混合重みの推定は変分ベイズ。5(密度比推定による変化検出)前回に引き続き、密度比を直接推定するコーナー。(1)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。