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AI用語集

人工知能の完全辞典

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カテゴリ
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用語
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ターゲット分布

サンプリングを行いたい確率分布。直接サンプリングすることが難しい、あるいは不可能な場合が多く、MCMC法が必要となる。

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提案分布

メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムにおいて候補点を生成するために使用される分布。試行分布や遷移核とも呼ばれる。

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受諾比

メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムにおいて候補点を受け入れる確率。1と、ターゲット分布の密度比に提案分布の比を乗じた値の小さい方として計算される。

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ギブスサンプラー

メトロポリス・ヘイスティングス法の特殊なケースで、提案が常に受理される。他の変数が与えられた条件の下で、各変数を条件付きサンプリングする手法。

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連鎖の収束

マルコフ連鎖が定常分布に達した時点。MCMC法によって生成されるサンプルの妥当性を保証するために重要である。

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ランダムウォーク・メトロポリス法

提案分布が現在の状態を中心とした対称な分布であるメトロポリス・ヘイスティングス法の変種。受諾比の計算が簡略化される。

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事後分布

データを観測した後のパラメータの確率分布。ベイズの定理によって得られ、MCMC法などを用いてサンプリングされることが多い。

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ゲルマン・ルービン診断

複数のMCMC連鎖の収束を評価する診断法。連鎖内分散と連鎖間分散を比較することで行われる。

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トレースプロット

MCMCの反復を通じたパラメータの値の推移を示す時系列グラフであり、収束性と混合度を視覚的に評価するために使用される。

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詳細平衡条件

ターゲット分布がチェーンの定常分布であることを保証する数学的条件であり、MCMCアルゴリズムの妥当性にとって不可欠である。

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重要度リサンプリング

提案分布がターゲット分布と大幅に異なる場合に、サンプルの重みを修正するためにMCMCに関連して用いられる手法。

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エルゴード性

チェーンの時間平均が定常分布の下での期待値に収束することを保証する性質であり、MCMC推論において基礎となる。

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