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文献目録

1
S. Akaho.
Statistical learning in optimization: Gaussian modeling for population search.
In Proc. of Int. Conf. Neural Information Processing (ICONIP'98), 1998.

2
S. Akaho.
The e-PCA and m-PCA: dimension reduction by information geometry.
In Proc. of Int. Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN2004), pp. 129-134, 2004.

3
A. Doucet, N. de Freitas, and N. Gordon, editors.
Sequential Monte Carlo in Practice.
Springer-Verlag, 2001.

4
福水健次.
能動学習の理論, 渡辺ほか:学習システムの理論と実現.
森北出版, 2005.

5
S. Geman and D. Geman.
Stochastic Relaxation, Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images.
IEEE Trans. on PAMI, Vol. 6, pp. 721-741, 1984.

6
B. Hàjek.
Cooling schedules for optimal annealing.
Math. Operation. Research, Vol. 13, pp. 311-329, 1988.

7
樋口知之.
粒子フィルタ.
電子情報通信学会誌, Vol. 88, No. 12, pp. 989-994, 2005.

8
伊庭幸人ほか.
計算統計 II.
統計科学のフロンティア 12. 岩波書店, 2005.

9
茨木俊秀, 福島雅夫.
最適化の手法.
情報数学講座 14. 共立出版, 1993.

10
樺島祥介, 上田修功.
平均場近似・EM法・変分ベイズ法, 計算統計 I.
統計科学のフロンティア 11. 岩波書店, 2003.

11
金谷健一.
これなら分かる最適化数学.
共立出版, 2005.

12
J.S. Liu.
Monte Carlo strategies in scientific computing.
Springer-Verlag, 2001.

13
M. Opper and D. Saad, editors.
Advanced Mean Field Methods: Theory and Practice.
MIT Press, 2001.

14
W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, and B.P. Flannery.
Numerical Recipes in C, The Art of Scientific Computing, Second edition.
Cambridge University Press, 1992.

15
C.P. Robert.
Monte Carlo statistical methods.
Springer-Verlag, 2004.

16
R. S. Sutton and A. G. Barto.
Reinforcement learning: an introduction.
MIT Press, 1998.

17
V.V. Vazirani.
Approximation Algorithms.
Springer-Verlag, 2001.
邦訳:浅野孝夫(訳) 近似アルゴリズム,シュプリンガー・フェアラーク東京, 2002.

18
M.J. Wainwright, T.S. Jaakkola, and A.S. Willsky.
Tree-based reparameterization framework for analysis of sum-product and related algorithms.
IEEE Trans. on Information Theory, 2003.



Shotaro Akaho 平成19年6月13日