混合ベルヌーイ分布を用いたクラスタリングによる連想記憶モデルの解析

摘要

統計力学的な解析手法が情報通信や組み合わせ最適化問題などの性質解明に利用されているものの，平均場モデルにしか適用できないといった問題がある．一方で，交換モンテカルロ法に代表されるモンテカルロアルゴリズムの発展により，非可解モデルにおいても計算機によって性質を解明する方法が構築されている．そこで本研究では，交換モンテカルロ法で生成された大域的なデータから局所的な情報を抽出する手法として，混合ベルヌーイ分布における変分ベイズ法によるクラスタリング手法を提案する．また，平均場解析を行うことが出来る連想記憶モデルによるシミュレーションで提案手法の有効性を検証する．