• 제목/요약/키워드: 변분방법

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약물동태학 모형에 대한 변분 베이즈 방법 (A variational Bayes method for pharmacokinetic model)

  • 박선;조성일;이우주
    • 응용통계연구
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    • 제34권1호
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    • pp.9-23
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    • 2021
  • 본 논문에서는 평균장 방법(mean-field methods)을 기반으로 사후 분포(posterior distribution)를 근사하는 방법인 변분 베이즈 방법(variational Bayes methods)에 대해 소개한다. 특히, 모수들을 실수공간으로 변환 후의 결합 사후분포를 가우시안 분포(Gaussian distribution)들의 곱(product)으로 근사하는 방법인 자동 미분 변분 추론(automatic differentiation variational inference)방법에 대해 자세히 소개하고, 환자에게 약물을 투여한 후 시간에 따라 약물의 흐름을 파악하는 연구인 약물동태학 모형(pharmacokinetic models)에 적용한다. 소개된 변분 베이즈 방법을 이용하여 자료분석을 실시하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo)방법을 기초로한 자료분석의 결과와 비교한다. 알고리즘의 구현은 Stan을 이용한다.

고차원 선형 및 로지스틱 회귀모형에 대한 변분 베이즈 방법 소개 (Introduction to variational Bayes for high-dimensional linear and logistic regression models)

  • 장인송;이경재
    • 응용통계연구
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    • 제35권3호
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    • pp.445-455
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    • 2022
  • 본 논문에서는 고차원 희소 회귀분석을 위한 기존의 베이지안 방법들을 소개하고, 다양한 모의실험 세팅에서 성능을 비교한다. 특히, 확장 가능하고 정확한 베이지안 추론을 가능하게 하는 변분 베이즈 방법(variational Bayes method) (Ray와 Szabó, 2021) 에 중점을 둔다. 시뮬레이션 자료를 기반으로 한 희소 고차원 선형회귀분석을 실시하고 변분 베이즈 방법의 성능을 다른 베이지안 및 빈도론 방법들과 비교한다. 로지스틱 회귀분석에서 변분 베이즈 방법의 실제 성능을 확인하기 위해 백혈병 유전자 발현 자료를 사용하여 실자료 분석을 수행한다.

변분 근사화 분포의 유도 및 변분 베이지안 가우시안 혼합 모델의 구현 (Implementation of Variational Bayes for Gaussian Mixture Models and Derivation of Factorial Variational Approximation)

  • 이기성
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.1249-1254
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    • 2008
  • 그래프 모델에서 가장 중요한 부분은 관찰 데이터가 주어진 상황에서 은닉 변수와 더불어 파라미터의 사후확률 분포의 계산이다. 이 논문에서는 가우시안 혼합 모델에 대한 변분 베이지안 방법의 구현과 변분 근사화 분포의 분해 유도를 제안한다. 이 방법은 정보 검색이나 데이터 시각화와 같은 데이터 분석 등에 적용이 가능하다.

가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형: 쥐 단백질 발현 데이터에의 적용 (Variational Bayesian multinomial probit model with Gaussian process classification on mice protein expression level data)

  • 손동현;황범석
    • 응용통계연구
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    • 제36권2호
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    • pp.115-127
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    • 2023
  • 다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.

변분공식화를 이용한 2차원 아치 구조물의 설계민감도 해석 및 최적설계 (Design Sensitivity Analysis and Optimization of Plane Arch Structures Using Variational Formulation)

  • 최주호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제14권2호
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    • pp.159-171
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    • 2001
  • 평면 아치 구조물에 대해 선형 탄성 변분방정식에 기반을 둔 설계민감도 해석을 위한 일반적 이론을 개발하였다. 아치 구조물내의 임의 마디에 정의된 응력범함수를 고려하였고 이에 대한 설계민감도 공식을 유도하기 위해 전미분(material derivative) 개념과 보조(adjoint) 변수 방법을 도입하였다. 얻어진 민감도 공식은 구조해석 결과를 얻고 나면 이들로부터 단순 대수연산을 통해 계산이 되므로 적용이 간편할 뿐 아니라 해의 정확도가 높은 잇점이 있다. 본 방법은 아치의 형상을 매개변수를 통해 표현하므로 얕은 아치에 국한하지 않고 어떠한 형상도 고려가 가능하며, 나아가서 아치의 형상변화를 형상에 대해 수직뿐 아니라 접선방향도 포함하여 일반적으로 고려하므로 다양한 형상설계가 가능하다. 몇 가지 예제에서 민감도 계산을 수행함으로써 본 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 두 가지의 설계최적화 문제를 대상으로 실제로 두께 및 형상최적설계를 수행하였다.

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변분 베이지안 방법을 이용한 점집합의 오차제거 (Point Set Denoising Using a Variational Bayesian Method)

  • 윤민철;;이승용
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권5호
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    • pp.527-531
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    • 2008
  • 스캐너를 이용해 스캔한 데이타는 오차를 포함하고 있으며, 이러한 오차는 통계적인 성질을 갖는 경우가 많다. 이러한 이유에서 통계적인 방법은 오차 처리를 위해 매우 효과적인 방법이며, 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 통계적인 방법 중 대표적인 방법인 점 추정 방법은 데이타의 여러 성질을 나타내지 못하고 단지 확률이 최대가 되는 부분의 성질만을 나타내는 한계가 있으며, 이러한 한계로 인하여 오버피팅 문제가 발생하게 된다. 이러한 한계를 극복하고 오버피팅 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 변분 베이지안 방법을 이용한다. 점집합의 오차를 제거하기 위해 지역적 근사곡면을 사용하고, 높이함수를 이용해서 근사곡면을 나타낸다. 변분 베이지안 방법을 사용하여 오차가 제거된 근사곡면을 구하고, 주어진 점들을 근사곡면으로 매핑하여 오차를 제거한다. 제시된 방법은 계량적 실험과 실제 스캔된 자료를 이용한 실험을 통하여 검증된다.

A VARIATIONAL METHOD FOR REGULAR FUNCTIONS

  • Lee, Suk-Young
    • 호남수학학술지
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    • 제3권1호
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    • pp.167-173
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    • 1981
  • 본(本) 논문(論文)은 M. S. Robertson이 만든 함수족(函數族) G(0, 2)에 대(對)한 변분공식(變分公式)(1, 3)을 확장하여 함수족(函數族) $G(\alpha, k)$, $$(\mid\alpha\mid<\frac{\pi}{2},\;k{\geq_-}2)$$에 적용이 되는 새 변분공식(變分公式) (2.18)을 유도하고, 그것을 증명하였다. 그 증명과정(證明過程)은 Schiffer나 Hummel의 방법(方法)을 사용(使用)하지 않고, Poisson-Stieltijes 적분공식(積分公式)을 이용(利用)하여 새로운 방법(方法)으로 증명하는 데 성공(成功)하였다.

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인도부페 프로세스의 소개: 이론과 응용 (Introduction to the Indian Buffet Process: Theory and Applications)

  • 이영선;이경재;이광민;이재용;서진욱
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.251-267
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    • 2015
  • 인도부페 프로세스는 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬의 분포와 관련된 확률과정이다. 무한특성모형을 유한개의 행과 무한개의 열로 이루어진 이진행렬을 이용해서 표현할 때, 이진행렬에 대한 사전분포로써 인도부페 프로세스가 이용될 수 있다. 본 논문에서는 인도부페 프로세스를 유한특성모형과 연관지어서 유도하는 방법을 소개하고, 베타프로세스와의 관련성을 간략히 설명한다. 실제 모형의 추론에 인도부페 프로세스가 이용되는 예제를 살펴보기 위해서 가우시안 선형모형에 인도부페 프로세스를 적용한 모형화 방법을 언급하고, 깁스표집 알고리즘, 막대 자르기 알고리즘, 변분방법을 이용한 추론방법을 설명한다. 그리고 이 세 가지 알고리즘을 이용하여 이미지 자료를 분석하는데 적용해본다. 나아가 쌍자료 분석, 네트워크 분석, 독립성분 분석에서 인도부페 프로세스가 어떻게 이용될 수 있는지도 알아본다.

가우시안 혼합 출력 HMM을 위한 변분 베이지안 방법 (Variational Bayesian Methods for Learning HMM with Mixture of Gaussian Outputs)

  • 오장민;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.619-621
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    • 2005
  • 은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.

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층간수직응력을 고려한 두꺼운 복합적층판의 적층방법 (Stacking method of thick composite laminates considering interlaminar normal stresses)

  • 김동민;홍창선
    • 대한기계학회논문집
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    • 제12권5호
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    • pp.944-951
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    • 1988
  • 본 연구에서는 두꺼운 복합적층판에 대한 응력해석을 할 수 있는 통합-세부 변분 모델(globallocal Variational Model)을 이용하여, 이 방법으로 섬유각도와 적 층순서가 다른 여러 유한폭을 가진 복합적층판의 층간응력해석을 수행하여 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 0, 90, 45, -45도 층들로 이루어진 준등방성 (quasiisotropic) 복합적층판에 대한 응력해석 결과로 층간수직응력의 근사해에 의한 결과와 상호 비교하며 근사해의 한계성을 검토 설명하였다. 또한, 층간분리에 큰 영향을 주는 층간수직응력을 고려한 두꺼운 복합적층판에 대한 최적의 적층방법으로 포와송 비에 대하여 대칭인 부적층판을 반복하는 적층방법을 제시하였으며, 통합-세부 변분 모델을 이용한 해로 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직 응력의 거동을 살펴 보았다. 그리고 이 적층방법에 의한 적층판과 다른 적층순서를 가진 적층판의 층간 수직응력을 서로 비교하여, 이 적층방법에 의한 적층판의 층간수직응력의 감소를 조사 하여 그 유용성을 보였다.