スペクトル理論を用いた学習アルゴリズムについて
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概要
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従来, 数値データからの学習や予測をする方法として, 線形回帰分析などが用いられてきた. 我々は, 少ない学習事例で精度良く予測できる非線形回帰分析を検討してきた. プール関数の研究において, 多重線形関数のフーリエ解析がスペクトル理論と呼ばれて研究されている. この多重線形関数の定義域は{0,1}で値域は実数である. Linialはそのスペクトル理論に基づく学習アルゴリズムを提案した. 我々はそのスペクトル理論の定義域を{0,1}に拡張し, それを用いた学習アルゴリズムを考案した. 本論文では, この学習アルゴリズムをLinialのアルゴリズムと比較実験し, この学習アルゴリズムが有効であることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-05-14
著者
-
月本 洋
(株)東芝システムソフトウエア技術研究所
-
月本 洋
東京電機大学
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月本 洋
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
園原 ひかる
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
-
月本 洋
(株)東芝
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