クラスタ例からの学習 : クラスタ属性の利用
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
Learning from cluster examples (LCE) is a composite task of two common classification tasks: learning from examples and clustering. Learning from cluster examples involves an attempt to acquire a rule that can be used to partition an unseen object set from given examples. A general method for learning such partitioning rules is useful in any situation where explicit algorithms for deriving partitions are hard to formalize, while individual examples of correct partitions are easy to specify. In this paper, to improve estimation accuracy of LCE, we employ attributes of clusters and propose a method that can handle this type of attributes. We show improvements of performance by applying this method to artificial data.
- 社団法人 人工知能学会の論文
- 2003-11-01
著者
-
神嶌 敏弘
産業技術総合研究所
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
赤穂 昭太郎
電子技術総合研究所
-
元吉 文男
産業技術総合研究所
-
元吉 文男
電子技術総合研究所知能情報部
-
赤穂 昭太郎
産業技術総合研究所
-
神嶌 敏弘
独立行政法人産業技術総合研究所
関連論文
- データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM)(研究会総覧)
- 人工知能学会RSS/iCalendarファイルの利用法
- 転移学習
- IT野ニューロン集団の時間相関を取り入れたクラスタリング
- 29pXH-7 側頭葉の顔応答ニューロンの混合正規分布解析(29pXH ニューラルネットワーク(神経系のモデルを含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
- 極射影平面を利用した放射対称歪曲の較正 (ヒューマン情報処理)
- 極射影平面を利用した放射対称歪曲の較正 (パターン認識・メディア理解)
- 頑健なヤコビ核主成分分析に向けて(テーマ関連セッション5,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
- 頑健なヤコビ核主成分分析に向けて(テーマ関連セッション5)
- 主成分曲線のあてはめによる放射対称歪曲の較正(一般セッション1,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
- 推薦システム-情報過多時代をのりきる(情報のフィルタリング)
- 超球面を射影したヒルベルト空間における超平面あてはめ(テーマセッション,CV・パターン認識のための学習・最適化)
- 入力空間での計量に基づいた核主成分分析(一般セッション2,アンビエント環境知能)
- コンピュータとの対話におけるユーザの振舞いの解析
- 2.協調フィルタリングの課題 : プライバシー,サクラ攻撃,評価値のゆらぎ(嗜好抽出・情報推薦の基礎理論, 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線-)
- データマイニングと統計数理研究会(イベントだより)
- データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM)
- 転移学習に転移中(編集委員今年の抱負2009:経糸から横糸まで)
- 頑健なヤコビ核主成分分析を用いた部分空間あてはめ
- 極射影平面を利用した放射対称歪曲の較正(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
- 極射影平面を利用した放射対称歪曲の較正(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
- カスタム価格設定推薦システム : 簡単な実装と予備実験(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用)
- 身振りと発話のマルチモーダルデータベース
- クラスタ例からの学習 : クラスタ属性の利用
- クラスタ例からの学習 : 分類対象集合全体の属性の利用
- クラスタ例からの学習--クラスタに関する属性の利用
- クラスタ例からの学習--分類対象集合の全体に関わる特徴の利用
- 複素バックプロパゲーション・ネットワークにおける重みパラメータと決定表面の構造
- 教師付き独立成分分析の提案とその顔画像分析への応用について
- おもてなしシステム(編集委員今年の抱負2011)
- EM法を用いた複数情報源からの概念獲得
- EM法を用いた複数情報源からの概念獲得
- 半定値計画緩和による多項式コスト関数の大域的最適化(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
- 学習による不特定環境下の顔の追跡と向きの推定
- 幾何学的最適化法による独立成分分析
- 等質空間上の幾何学的最適化法
- 情報過多時代の情報利用 : 推薦システムと強調フィルタリング(Web2.0時代のビジネスモデル-検索エンジンと利用技術-)
- 変分ベイズ法による混合指数型分布を用いたクラスタリング法(一般(ベイズ法など),脳インタフェースの技術と応用,一般)
- 情報幾何に基づく混合分布パラメータの次元縮小法
- 連続値ボルツマンマシンの分岐現象の解析
- EM アルゴリズムの幾何学
- ニューロコンピューティングと情報論的学習理論 (特集 情報論的学習理論--機械学習のさまざまな形)
- 研究詳解 指数型分布族の空間におけるデータ解析法について (特集「統計的機械学習」)
- 超球面上における小超球面あてはめとカルヒャー平均(一般セッション,光と色の解析・表現とその応用)
- 入力空間での計量に基づいた核主成分分析(一般セッション2,アンビエント環境知能)
- 入力空間での計量に基づいた核主成分分析(一般セッション2)
- Progressive Contrastive Divergence法
- 参加システムの嗜好パターンが異なる場合の集団協調フィルタリング (「プリファレンスモデリングと推薦システム」及び一般)
- D-2-23 幾何学的最適化法による独立成分分析
- 魚眼レンズを用いた眼球運動に伴う網膜画像獲得システムの試作
- マルチモーダル独立成分分析 : 複数情報源からの共通特徴抽出法(情報論的学習理論論文小特集)
- 教師付き独立成分分析を用いた顔の同定について
- 推薦システムのアルゴリズム(3)
- 推薦システムのアルゴリズム(2)
- 推薦システムのアルゴリズム(1)
- シリーズ特集研究のツールボックス第6回
- 特集「研究のツールボックス」(第5回)にあたって(研究のツールボックス 第5回)
- まだまだあるクラスタリングの研究(編集委員2007年の抱負)
- シリーズ特集「研究のツールボックス」第4回にあたって(研究のツールボックス〔第4回〕)
- シリーズ特集 研究のツールボックス 第3回
- 機械学習の適用範囲の拡張(ようこそ人工知能の世界へ : 編集委員今年の初夢)
- マルチモーダル対話記述言語MILES
- 順序中の欠損対象の補完 (特集:「アクティブマイニング」および一般) -- (セッション4 クラスタリング,応用)
- 全体討論(第3部:学会の在り方を考える,人工知能学会25周年特集「四半世紀を越えて」)
- 学術分野のWebサービスと成果評価の現状(第3部:学会の在り方を考える,人工知能学会25周年特集「四半世紀を越えて」)
- なんとなく協調フィルタリング--順序応答に基づく推薦 (特集 「医療及び化学情報マイニング」および一般)
- D-4-1 順序列からの学習 : 潜在変数モデルによるランク付け
- 特集「知識の転移」にあたって
- 報酬と行動決定を伴う時系列データの強化学習を用いたオフライン分析(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ (情報論的学習理論と機械学習)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ (パターン認識・メディア理解)
- 機械学習の適用範囲の拡張
- シリーズ特集 研究のツールボックス第2回(研究のツールボックス(2))
- シリーズ特集 研究のツールボックス第1回
- 順序のクラスタリング : 順序平均の最適性について(テーマセッション(2))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
- データマイニング分野のクラスタリング手法(2) : 大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服
- データマイニング分野のクラスタリング手法(1) : クラスタリングを使ってみよう!
- クラスタ例からの学習(機械学習)(人工知能分野における博士論文)
- 愛情の実装方法(映画「A.I.」をめぐって)
- 人工知能
- データマイニングと統計数理研究会
- 特集「知識の転移」にあたって
- 機械学習は目的から制約へ(編集委員今年の抱負2013)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ
- 連載解説「Deep Learning(深層学習)」にあたって(Deep Learning(深層学習)[第1回]
- 情報中立推薦での中立性項の改良 (情報論的学習理論と機械学習)
- キューブリックの「A.I.」が見たかった(映画「A.I.」をめぐって)
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ(一般セッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
- フィルタバブルと推薦システム(学生/教養のページ)
- 逆強化学習による医療臨床データの分析
- 2項比較データからの順序の学習
- 順序例からの学習
- 公正・差別配慮型マイニングのサーベイ(コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習及び企業ニーズセッション)
- 逆強化学習による医療臨床データの分析
- 情報中立推薦での中立性項の改良(機械学習)
- 公正配慮型分類器の公正性に関する分析
- 情報中立推薦システムの高速化
- 属性付き中心順序の推定 : 手法のサーベイと比較実験
- 順序のクラスタリング
- 順序例からの学習のための線形モデルによるアプローチ