機械学習における各種データ構造上の前向きおよび前向き後ろ向きアルゴリズムに対する包括的枠組み

摘要

系列ラベリングにおけるトレリス，循環を持たないファクターグラフなど，それ自身が加算と乗算の有限回の適用の過程を表現しているとみなせるデータ構造が機械学習において多用される．本稿の目的は，このようなデータ構造に対する代表的な二種類のアルゴリズム群，すなわち一方向の動的計画法による前向きアルゴリズムおよび双方向の動的計画法を組み合わせる前向き後ろ向きアルゴリズムの数学的背景を整理し，これらに対する体系的かつ包括的な定式化を提示することである．