シンポジウム2　講演2

演者：
安田　宗樹（山形大学大学院理工学研究科）

[抄録]
本講演では，まず，グラフィカルモデルの一種であるマルコフ確率場（ＭＲＦ）に焦点を当てる．ＭＲＦは画像処理分野を含む様々な分野で広く利用されている統計モデルである．ＭＲＦは，統計的機械学習の手法により，データ分布をもっとも再現する形に最適化されるため，（データの）生成モデルと呼ばれることがある．ＭＲＦを利用した画像処理の一般的な枠組みでは，ＭＲＦを事前分布としたベイズ推定を通して，画像処理（例えば，ノイズ除去やセグメンテーションなど）行う．本講演では，マルコフ確率場の基礎から出発して，統計的機械学習，ベイズ推定までの流れを概説する．次に，統計的機械学習と深層学習との架け橋的モデルである，（確率的オートエンコーダとして解釈することができる）制限ボルツマンマシンについて解説する．時間が許せば，統計的機械学習と深層学習に関する最新の研究成果についても紹介したい．