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Title: 部分的完全調査モンテカルロ法の推定精度の検証と閾値の自動設定
Other Titles: Accuracy of Partially Exhaustive Investigation Monte Carlo Method and Automatic Adjustment of Threshold Parameter
Authors: 川村, 秀憲1 Browse this author →KAKEN DB
小野寺, 将輝2 Browse this author
大内, 東3 Browse this author →KAKEN DB
Issue Date: 15-Jul-2006
Publisher: 情報処理学会
Journal Title: 情報処理学会論文誌
Volume: 47
Issue: 7
Start Page: 2202
End Page: 2211
Abstract: ある事象が複数の独立な確率事象の組合せとして表現されており,それぞれの事象に評価値が割り当てられているときに評価値の期待値を推定する問題において,加重サンプリングモンテカルロ法と同じサンプル数でより推定精度を向上させることができる手法に,部分的完全調査モンテカルロ法がある.この手法は生起確率の閾値に基づいて対象事象を分割し,完全調査と加重サンプリングモンテカルロ法を複合的に実行することで推定を行うが,対象事象がどのような特徴を持っているときに精度を向上させることができるのか,また閾値はどのように設定したらよいのかについては明らかにされていなかった.本論文では,部分的完全調査モンテカルロ法の推定精度の向上が可能である条件について検討を行い,予備実験を行うことなく推定手順の実行中に閾値を自動調整する方法についての提案を行う.また,計算機実験により計算時間からの検証も含めて提案手法の有効性を確認する.
We focus on a method to calculate the estimated value for a probabilistic model in which each event is defined as a combination of several other independent events. The partially exhaustive investigation Monte Carlo method has been proposed by the authors for such model, and it can show higher performance than simple weighted sampling Monte Carlo method on the condition that the used sample number for estimating is limited. This method divides the event into two parts by a threshold parameter; one is composed by high-probability events, and another is by remaining events. To make this method for practical use, these are unclear appropriate threshold setting and a condition that this method works effectively. In this paper, we investigate the condition that this method works effectively, and propose the partially exhaustive investigation Monte Carlo method with automatic threshold parameter setting.
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Type: article
Appears in Collections:情報科学院・情報科学研究院 (Graduate School of Information Science and Technology / Faculty of Information Science and Technology) > 雑誌発表論文等 (Peer-reviewed Journal Articles, etc)

Submitter: 川村 秀憲

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