Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
初等確率論の基礎
Search
Koga Kobayashi
August 17, 2020
Research
1
160
初等確率論の基礎
「ベイズ統計の理論と方法」勉強会の資料
Koga Kobayashi
August 17, 2020
Tweet
Share
More Decks by Koga Kobayashi
See All by Koga Kobayashi
基礎数学の公式
kajyuuen
1
110
Deep Markov Model を数式で追う (+ Pyroでの追試)
kajyuuen
0
820
Fundamentals of Music Processing (Chapter 5)
kajyuuen
0
54
完全なアノテーションが得られない状況下での固有表現抽出
kajyuuen
3
3.3k
SecHack365 北海道会 LT
kajyuuen
0
460
専門用語抽出手法の研究と 抽出アプリケーションの開発
kajyuuen
1
1.2k
Other Decks in Research
See All in Research
文化が形作る音楽推薦の消費と、その逆
kuri8ive
0
200
クロスセクター効果研究会 熊本都市交通リノベーション~「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」の実現へ~
trafficbrain
0
290
文書画像のデータ化における VLM活用 / Use of VLM in document image data conversion
sansan_randd
2
320
システムから変える 自分と世界を変えるシステムチェンジの方法論 / Systems Change Approaches
dmattsun
3
900
「並列化時代の乱数生成」
abap34
3
910
Weekly AI Agents News!
masatoto
26
35k
多様かつ継続的に変化する環境に適応する情報システム/thesis-defense-presentation
monochromegane
1
590
[ECCV2024読み会] 衛星画像からの地上画像生成
elith
1
900
Practical The One Person Framework
asonas
1
1.8k
言語処理学会30周年記念事業留学支援交流会@YANS2024:「学生のための短期留学」
a1da4
1
260
20240918 交通くまもとーく 未来の鉄道網編(こねくま)
trafficbrain
0
340
20240918 交通くまもとーく 未来の鉄道網編(太田恒平)
trafficbrain
0
350
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
6
510
Producing Creativity
orderedlist
PRO
341
39k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
40
7.1k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
0
96
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
169
14k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
53
5k
Building Adaptive Systems
keathley
38
2.3k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
Transcript
ॳ֬ͷجૅ ϕΠζ౷ܭͷཧͱํ๏ษڧձ
֬ͱ֬ม
֬ ϢʔΫϦουۭؒ ͷݩ ͷؔ ͕ ℝN x = (x1 ,
…, xN ) q(x) ≥ 0 ∫ q(x)dx ≡ ∫ dx1 ∫ dx2 … ∫ dxN q(x1 , x2 , ⋯, xN ) = 1 Λຬͨ͢ͱ͖ Λ֬͋Δ͍֬ີؔͱ͍͏ɻ q(x) ू߹ ʹ͍ͭͯɺ ͷݩͰͷू߹ ͷ֬ A ⊂ ℝN q(x) A Q(A) = ∫ A q(x)dx ͜ͷͱ͖ɺؔ ֬ͱ͍͏ɻ Q( ⋅ )
֬ม ϢʔΫϦουۭؒ ͷ্ʹϥϯμϜʹΛऔΔม Λ ʮ ʹΛऔΔ֬มʯͱ͍͏ɻ ℝN X ℝN ʮ
ͱͳΔ֬ʯ͕ Ͱ͋Δͱ͖ ʮ֬ม ͷ֬ Ͱ͋Δʯ͋Δ͍ ʮ֬ม ͷ֬ ʹै͏ʯ͋Δ͍ ʮ֬ม ͷ֬ Ͱ͋Δʯͱ͍͏ɻ X ∈ A Q(A) X q(x) X q(x) X Q
۩ମྫਅͷ αϯϓϧ ͕͋Δ֬ ʹಠཱʹै͏ ֬มͷ࣮ݱʢ؍ଌʣͩͱ͢Δɻ A = xn = {x1
, …, xn } ⊂ ℝN q(x) ͢ͳΘͪ Λ ্ͷ xn (ℝN)n q(xn) = n ∏ i=1 q(xi ) = q(x1 )q(x2 )⋯q(xn ) Λ࣋ͭ֬ม ͷ࣮ݱͰ͋Δͱߟ͑Δɻ ͜ͷͱ͖֬ ΛਅͷͱݺͿɻ Xn = (X1 , X2 , …, Xn ) q(x)
ฏۉͱࢄ
ฏۉͱࢄ ʹΛͱΔ֬ม ͷ֬Λ ͱ͢Δɻ ℝN X q(x) [f(X)] ≡ ∫
f(x)q(x)dx [f(X)] ≡ [(f(X) − [f(X)])(f(X) − [f(X)])T] = [f(X)f(X)T] − [f(X)][f(X)T] ͱఆٛ͢Δɻ ͕༩͑ΒΕͨͱ͖ɺ֬ม ͷฏۉΛ f : ℝN → ℝM f(X) ·ͨࢄڞࢄΛ ͱఆٛ͢Δɻ֬มΛ໌ه͍ͨ͠ͱ͖ ͱॻ͘ɻ X [f(X)]
۩ମྫαϯϓϧͷฏۉ αϯϓϧ Λද֬͢มΛ ͱ͢Δɻ ͦͷؔ ͕༩͑ΒΕͨͱ͖ɺͦͷฏۉΛऔΔૢ࡞ Λ xn = {x1
, …, xn } Xn = (X1 , X2 , …, Xn ) f(Xn) [ ⋅ ] ͱදه͢Δɻ ͜ͷฏۉ ΛʮαϯϓϧͷݱΕํʹର͢ΔฏۉʯͱݺͿɻ [ ⋅ ] [f(XN)] = ∫ ∫ ⋯ ∫ f(x1 , …, xn ) n ∏ i=1 q(xi )dxi
۩ମྫਅͷͷฏۉ αϯϓϧͷ֬มΛ Λ༻͍ͯɺ ਅͷ ͷਪଌΛߦͬͨޙɺਅͷͷ֬ม Λൃੜͤͯ͞ ਪଌ݁ՌͷΑ͞ΛධՁ͍ͨ͠ɻ ͜ͷ֬ม ͷؔ ʹ͍ͭͯͷฏۉΛ
Xn = (X1 , X2 , …, Xn ) q(x) X X f(X) ͱදه͢Δɻ [f(X)]X = ∫ f(x)q(x)dx
X X−1 ۭ֬ؒ(Ω = ℝM, ℬ, p) w ∈ Ω
ٯ૾X−1(A) ֬ີؔ ֬ q(x) = p(X−1(x)) Մଌۭؒ(Ω′ = ℝN, ℬ′ ) A ∈ ℬ′ X(w) = X x ∈ Ω′ ֬Q(A) = ∫ A q(x)dx f(x) ฏۉ[f(X)] ≡ ∫ f(x)q(x)dx = ∫ f(x)p(X−1(x))dx = ∫ p(w)X(w)dw = ∫ pXdw ֬ม ֬มͱ֬ɺฏۉͷؔ ۭ֬ؒ(Ω′ = ℝN, ℬ′ , q)
ಉ࣌ͱ͖݅֬
ಉ࣌ͱ͖݅ ͭͷ֬ม ͱ ͕͋Δͱ͖ɺͦͷ ͷ͕֬ Ͱ͋Δͱ͖ɺ Λಉ࣌֬ͱ͍͏ɻ X Y (X,
Y) p(x, y) p(x, y) ·ͨ֬ม ͕༩͑ΒΕͨͱ͖ͷ ͷ͖݅֬Λ࣍ͷΑ͏ ʹఆٛ͢Δɻ X Y p(y|x) = p(x, y) p(x) पล֬࣍ͷΑ͏ʹఆٛ͢Δɻ p(x) = ∫ p(x, y)dy p(y) = ∫ p(x, y)dx
ճؼؔ ֬ม ͷ֬ ʹ͍ͭͯߟ͑Δɻ ͷͱ͖ͷ ͷฏۉΛ (X, Y) p(X, Y)
X = x Y ͱॻ͘ɻ͜ͷؔΛ ͔Β ͷճؼؔ ͖݅ظ ͱ͍͏ɻ x y [Y|x] = ∫ yp(y|x)dy ؔΛ ͕༩͑ΒΕͨͱ͖ͦͷೋޡࠩΛද͢൚ؔΛ y = f(x) [(Y − f(X))2] = ∫ ∫ (y − f(x))2p(y, x)dxdy ͱॻ͘ͱ͜Ε ͷͱ͖ʹ࠷খʹͳΔɻ f(x) = [Y|x]
ΧϧόοΫɾϥΠϒϥใྔ
ΧϧόοΫɾϥΠϒϥใྔ ্ʹೋͭͷ֬ ͕͋Δͱ͖ ℝN q(x), p(x) D(p∥q) = ∫
q(x)log q(x) p(x) dx ͷ͜ͱΛΧϧόοΫɾϥΠϒϥใྔ͋Δ͍૬ରΤϯτϩϐʔͱݺͿ ΧϧόοΫɾϥΠϒϥใྔ͕࣍Γཱͭɻ ʹ͍ͭͯ Ͱ͋Δɻ ͱͳΔͷ ͷͱ͖ʹݶΔɻ ∀q(x), p(x) D(q∥p) ≥ 0 D(q∥p) = 0 q(x) = p(x)
ΧϧόοΫɾϥΠϒϥใྔ ূ໌ ͱ͓͘ͱɺ Ͱ͋Γɺ F(t) = 0 ⇔ t
= 0 F(t) = t + et − 1 (−∞ < t < ∞) ΑΓ Ͱ͋Δ͔Β͕ࣔ͞Εͨɻ ∫ q(x)dx = 1 ∫ p(x)dx = 1 ∫ log q(x) p(x) dx = 0 ·ͨɺ ͷͱ͖ɺ Ͱ Ͱ͋Δ͜ͱΛ༻͍ͯ q(x) ≈ p(x) t ≈ 0 F′ ′ (t) ≃ t2/e D(p∥q) ≃ ∫ q(x)(log q(x) − log p(x))2dx ͕Γཱͭɻ
ۃݶఆཧ
֬มͷऩଋ
֬ऩଋ ֬ม ͕ఆ ʹ֬ऩଋ͢Δͱ ʹର͠ɺ ʹ͓͍ͯ {Xn }n∈ℕ c ∀ϵ,
∀δ > 0 ∃N ∈ ℕ n > N ⇒ P(∥Xn − c∥ > ϵ) < δ ⇔ P(∥Xn − c∥ < ϵ) = 1 ͱͳΔ͜ͱͰ͋Δɻ ͜Εେͷऑ๏ଇʹରԠ͍ͯ͠Δɻ Xn c ϵ ඪຊ͕ेʹେ͖͍ͱ͖ɺඪຊฏۉฏۉʹऩଋ͢Δ
๏ଇ ऩଋ ֬มͷྻ ͕֬ม ʹ๏ଇ ऩଋ͢Δͱ ͷ͕֬ Ͱ
ͷ͕֬ Ͱ͋Δͱ͖ɺ ҙͷ༗ք͔ͭ࿈ଓͳؔ ʹରͯ͠ {Xn }n∈ℕ X Xn qn (x) X q(x) F(x) lim n→∞ ∫ F(x)qn (x)dx = ∫ F(x)q(x)dx ⇔ lim n→∞ [F(Xn )] = [F(X)] ͕Γཱͭ͜ͱͰ͋Δɻ͜Εத৺ۃݶఆཧʹରԠ͍ͯ͠Δɻ ඪຊ͕ेʹେ͖͍ͱ͖ɺूஂͷʹؔΘΒͣඪຊฏۉͱฏۉͷࠩਖ਼نʹै͏
ܦݧաఔ
ϢʔΫϦουۭؒʹ͓͚ΔίϯύΫτੑ ϢʔΫϦουۭؒ ͷ෦ू߹ ͕։ू߹ͷ ʹ ͍ͭͯ ͳΒɺͦͷ༗ݶݸͷ։ू߹ Ͱ ℝN W
= {O}λ∈Λ W ⊂ ⋃ λ∈Λ Oλ O1 , …, On ∈ ͱͳΔͷ͕͋Δͱ͖ɺ ίϯύΫτͰ͋Δͱ͍͏ W ⊂ O1 ∪ … ∪ On W O1 , …, On ∈ W
্ۭؔؒͷେͷ๏ଇ ϢʔΫϦουۭؒ ʹΛऔΔ ͕֬ม ͱ ಉ֬͡ʹै͏ͱ͢Δɻ ύϥϝʔλͷू߹ ΛίϯύΫτͱ͢Δɻ ℝN X1
, X2 , …, Xn X w ∈ W ∈ ℝN f(x, w) : ℝN → ℝ1 X [ sup w∈W |f(X, w)|] < ∞, X [ sup w∈W |∇w f(X, w)|] < ∞ ݅ ͕ΓཱͭͱԾఆ͢Δɻ͜ͷͱ͖ɺ ʹ͍ͭͯ ∀ϵ > 0 P( sup w∈W 1 n n ∑ i=1 f(Xi , w) − X [f(X, w)] < ϵ) = 1 ͜ͷ͜ͱΛ্ۭؔؒͷେͷ๏ଇͱ͍͏
ਖ਼ن֬աఔ ू߹ ্ͷؔͰ֬తʹมಈ͢Δͷ ͕ɺ ฏۉؔ ͱ૬ؔؔ Λ࣋ͭਖ਼ن֬աఔͰ͋Δͱɺ ֤ ͝ͱʹ ͕ਖ਼نʹै͏֬มͰ͋Γɺ
W ξ(w) m(w) ρ(w, w′ ) w ξ(w) m(w) = ξ [ξ(w)], ρ(w, w′ ) = ξ [ξ(w)ξ(w′ )] ͕Γཱͭ͜ͱͰ͋Δɻ͜͜Ͱ ɺ֬աఔ ʹ͍ͭͯͷฏۉΛ ද͍ͯ͠ΔɻίϯύΫτू߹্Ͱͷਖ਼ن֬աఔɺ ξ [ ⋅ ] ξ ฏۉؔͱ૬͕ܾؔؔ·ΔͱҰҙʹఆ·Δ͜ͱ͕ΒΕ͍ͯΔɻ
ܦݧաఔ ͭ͗ʹ X[ sup w∈W |f(X, w) − X
[f(X, w)]|α ] < ∞ X[ sup w∈W |∇w (f(X, w) − X [f(X, w)])|α ] < ∞ ͕ ͰΓཱͭͱԾఆ͢Δɻ α = 2 Yn (w) = 1 n n ∑ i=1 (f(Xi , w) − X [f(X, w)]) ͜ͷ֬աఔ Λܦݧաఔͱ͍͏ɻ Yn (w)
ܦݧաఔ ֬աఔ ܦݧաఔ ฏۉ͕ Ͱ૬͕ؔؔ Yn (w) 0
ͷਖ਼ن֬աఔ ʹ๏ଇऩଋ͢Δɻ Y(w) ρ(w, w′ ) = X [f(X, w)f(X, w′ )] − X [f(X, w)]X [f(X, w′ )]
֬աఔͷ๏ଇऩଋ ֬աఔ ܦݧաఔ ͕֬աఔ ʹ๏ଇऩଋ͢Δͱɺ ༗ք࿈ଓͳ൚ؔ ʹ͍ͭͯ Yn (w)
Y(w) F( ⋅ ) ͕Γཱͭͱ͍͏͜ͱͰ͋Δɻͳ͓ɺ൚ؔ ͕࿈ଓͰ͋Δͱ F( ⋅ ) lim n→∞ [F(Yn )] = Y [F(Y)] lim n→∞ sup w∈W |fn (w) − f(w)| → 0 ⇒ lim n→∞ F(fn ) = F(f ) ͕Γཱͭ͜ͱͰ͋Δɻ ͜ͷΑ͏ͳܗͷఆཧΛ্ۭؔؒͷத৺ۃݶఆཧͱ͍͏ɻ
ࢀߟࢿྉ w ֬ೖ ล w ܦݧաఔͱ ล w ϕΠζ౷ܭͷཧͱํ๏ ล
w ଌɾ֬ɾϧϕʔάੵ ݪܒհ