CCCP

concave-convex procedure (CCCP)†

concave-convex procedure の略．

最適化したい関数\(f(x)\)を二つの凸関数の差\(f_1(x)-f_2(x)\)で表し， \(df_1(x_{t+1})/dx=df_2(x_{t})/dx\) を解くことによって解を逐次的に更新する アルゴリズムである．ビリーフプロパゲーションの対抗馬として，ループのあるグラフィカルモデルの推論アルゴリズムとして提案された． 通常２重ループを含むので計算量は多いが，収束性はビリーフプロパゲーションに勝る．

--あかほ

関連項目†

• concave-convex procedure
   
• 平均場近似
• 確率伝播
   
• 検索:CCCP

リンク集†

関連文献†

• A. L. Yuille: CCCP algorithms to minimize the Bethe and Kikuchi free energies: convergent alternatives to belief propagation, Neural Computation, 14(7), 1691 - 1722, 2002.
  GoogleScholarAll:CCCP algorithms to minimize the Bethe and Kikuchi free energies

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