発表論文リスト

(1)国内学術誌
@中村文士・山崎啓介,” 変分ベイズ法による多種粒子 ZRP の統計的推測について”,日本応用数理学会論文誌, 26.3, pp.268-285, 2016

 交通流の解析で用いられる確率セルオートマトンの中でZero Range Process(ZRP)というものがあり、
 そのモデルに変分ベイズ法を適用するためアルゴリズムを導出し、交通流実験のデータに対してモデルを適用した研究です。

A中村文士・渡辺澄夫,” 一般ディリクレ分布を用いた混合正規分布の変分自由エネルギーの漸近挙動について”, 電子情報通信学会論文誌D , Vol.J97-D No.5, pp.1001-1013, 2014年

 混合正規分布の変分ベイズ法において事前分布のディリクレ分布のハイパーパラメータが一般的な場合の変分自由エネルギー(変分下限)の解析を行った研究です。

(2)国際会議
@F.Nakamura, K.Yamazaki,”Two Statistical Methods for Grouping Vehicles in Traffic Flow Based on Probabilistic Cellular Automata”,
SCIS & ISIS ,2014. (December, 3-5, Kitakyushu International Conference Center)

 交通流の解析で用いられる確率セルオートマトンの中でTotally Asymmetric Simple Exclusion Process(TASEP)というものがあり、
 そのモデルに変分ベイズ法や最尤法を適用するためにアルゴリズムを導出し、交通流実験のデータに対してモデルを適用した研究です。

(3)国内の研究会等
@中村文士・渡辺澄夫,"変分ベイズ法を用いた混合区分線形モデルによる車両の車間ー速度特性の推定",第19回情報論的学習理論ワークショップ

 交通流実験のデータを混合区分線形モデルに変分ベイズ法を適用したものに用いた研究です。

A中村文士・渡辺澄夫,”ハミルトニアンモンテカルロ法を用いた神経回路網の学習と汎化誤差の推定について”,第24回IBISML研究会, 統計数理研究所, 115(511), 25-29, 2016.

 ハミルトニアンモンテカルロ(HMC)法のNo-U-Turn HMCという手法について、それを容易に実装するフレームワークであるSTANという確率的プログラミング言語を
 ニューラルネットワークに適用した時のメトロポリス法との汎化誤差に関する比較を行った研究です。
 その時に用いたSTANのコードは勉強用(STAN)にあるものです。

B中村文士・山崎啓介,”交通流映像から速度決定側のモデル化とグループ分け”, ITS研究会, pp.155-160, 北海道大学,2015年2月.

 SCIS & ISIS 2014 で用いたモデルを動画処理を施し、実際の高速道路を走行中の車両の動画に対して適用した研究です。

C中村文士・山崎啓介,”交通流モデルZRPにおける変分ベイズ法について”,IBIS2014,ディスカッショントラック,名古屋大学,2014年11月

 交通流の解析で用いられる確率セルオートマトンの中でZero Range Process(ZRP)というものがあり、
 TASEPの場合と同様に変分ベイズ法を適用した研究です。
 ポスター内容はここにあるものです。

D中村文士・渡辺澄夫,・一般ディリクレ分布を用いた混合正規分布の変分自由エネルギーについて”, 第12回IBISML研究会,pp.9-16,名古屋工業大学,2013年3月

 混合正規分布の変分ベイズ法において事前分布のディリクレ分布のハイパーパラメータが一般的な場合の変分自由エネルギー(変分下限)の解析を行った研究です。

E中村文士・渡辺澄夫, “変分ベイズ法の局所解における自由エネルギーと汎化誤差の関係”, 第15回情報論的学習理論ワークショップ,pp.59-65,筑波大学,2012年11月

 変分ベイズ法の学習結果を評価する指標として変分自由エネルギー(変分下限)と汎化誤差があり、混合正規分布のモデルでそれらの関係を調べた研究です。

F中村文士・渡辺澄夫, “変分ベイズ学習の局所解の構造について”,第14回情報論的学習理論ワークショップ, pp.5-10, 奈良女子大学, 2011年11月

 変分ベイズ法の局所解が条件を変えることでどのように変化するか調べた研究です。


中村 文士