パラメータの学習
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/03/29 02:19 UTC 版)
パラメータ θ {\displaystyle \theta } の学習は通常 p ( Y i | X i ; θ ) {\displaystyle p(Y_{i}|X_{i};\theta )} について最尤法を用いて行われる。もし全てのノードが指数的な分布を持ち訓練において観測されるのなら、この最適化関数は凸型である。L-BFGS法（英語版）アルゴリズムのような勾配法半ニュートン法を使用してサンプルに沿って解かれる。一方で、いくつかの変数が観測されないとき、推定問題は観測されない変数についても解かれる必要がある。これは一般的なグラフにおいて厳密に推定するため手に負えず、推測が使用される必要がある。
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