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論文情報

ファイル出力 EndNote Basic出力 Mendeley出力

アクセス権	open access
URI	https://hdl.handle.net/2115/47337
タイトル	Propositionalizing the EM algorithm by BDDs
	BDD上の命題化計算に基づくEMアルゴリズム
著者	Ishihata, Masakazu ; Kameya, Yoshitaka ; Sato, Taisuke ; Minato, Shin-ich
著者名 Ishihata, Masakazu 石畠, 正和
著者名 Kameya, Yoshitaka 亀谷, 由隆
著者名 Sato, Taisuke 佐藤, 泰介
e-Rad_Researcher 10374612 著者名 Minato, Shin-ich 湊, 真一
言語	日本語
キーワード	machine learning
	EM algorithm
	binary decision diagram (BDD)
	propositonalized probability computation
発行日	2010
出版者	人工知能学会
収録物名	Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence
	人工知能学会論文誌
巻(号)	25(3)
ページ	475-484
抄録	We propose an Expectation-Maximization (EM) algorithm which works on binary decision diagrams (BDDs). The proposed algorithm, BDD-EM algorithm, opens a way to apply BDDs to statistical learning. The BDD-EM algorithm makes it possible to learn probabilities in statistical models described by Boolean formulas, and the time complexity is proportional to the size of BDDs representing them. We apply the BDD-EM algorithm to prediction of intermittent errors in logic circuits and demonstrate that it can identify error gates in a 3bit adder circuit.
資源タイプ	学術雑誌論文
出版タイプ	Version of Record
PISSN	1346-0714
EISSN	1346-8030
関連情報 (isIdenticalTo)	出版社版DOI https://doi.org/10.1527/tjsai.25.475

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