数理情報工学 ／ 2019 Maximum likelihood estimation of the Fisher-Bingham distribution via efficient calculation of its normalizing constant (Fisher-Bingham分布の規格化定数の計算とパラメータの最尤推定)

氏名 陳懿慈
指導教員 田中健一郎 准教授
研究室 数理情報第3研究室

研究概要

Fisher--Bingham分布の規格化定数の高速な数値積分公式と高次元データに対する最尤推定のアルゴリズムの提案をした。また、機械学習の生成モデルの１つであるVariational auto-encoderの潜在空間に最尤推定応用し、ラベル付をした。
Maximum likelihood estimation of the Fisher-Bingham distribution via efficient calculation of its normalizing constant (Fisher-Bingham分布の規格化定数の計算とパラメータの最尤推定)
VAEの潜在空間

卒論の感想

今まで学んだ基礎を使った研究ができた気がします。幾つかの分野を横断して研究ができてとても楽しかったです。