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In this article, we show two topics of the EM (expectation-maximization) algorithm. One is the Wake-Sleep (W-S) algorithm which is proposed by P. Dayan and G. Hinton. The algorithm was believed to converge by the similarity between W-S and EM …

MEG (Magnetoencephalography，脳磁計) は，脳外から無侵襲で脳活動を捉える計測法として注目を集めているが，脳から発生される磁場は極めて微弱 (地磁気の数億分の一程度) であるため，雑音除去が重要な問題となる．従来の方法ではシールドルーム，別センサーによる外部磁場の測定 (リファレンスチャンネル)，及び加算平均を併用し，脳内活動の計測を行っている．本研究では Molgedey & Schuster …

EM アルゴリズムはボルツマンマシンや確率的パーセプトロンなどの学習を始め，HMMやその他隠れた構造を持つ確率分布の学習に対して広く持ちいられている．このアルゴリズムは繰り返し演算により最尤推定を求めるものであり，計算量が少なく実現が容易だが，一般に収束が遅い．一方，統計学の分野でスコアリング法と呼ばれる手法も同様のモデルに対して適用できる繰り返し演算である.これは収束は速いが計算量が多く実現が難しい．本研究では EMアルゴリズムを再帰的に用いてスコアリング法を近似し，EMアルゴリズムを加 速で …

HMMにより音素モデルを構成する場合，その構造は試行錯誤的に知識や経験によって決定されることが多い．これに対し，パラメタ数とデータ数を考慮した情報量基準を用い，これを最小化するようにモデルの構造を変化させ，最適化するアルゴリズムを提案する.構造を変化させる毎にパラメタを推定し，尤度を最大化するように，状態を分割あるいは新しく状態遷移を定義することにする．求まったモデルのパラメタを再度推定し，情報量基準 AIC でそのモデルを評価し，さらに構造を変化させるか否かを決定する．このアルゴリズムを用い …