帰納的学習アルゴリズムの特性解析
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概要
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帰納的学習アルゴリズムの特性解析の手法は,実験による特性解析手法の他に,PAC学習モデルを用いた手法,平均的事例解析手法が提案されている.PAC学習では,ワーストケースの特性解析を行なうため,実際のアルゴリズムの挙動とは大きく異なる場合が多い.また,平均的事例解析はアルゴリズムの様々な学習条件での特性を知ることができるが,モデル化が難しく,また,計算量が大きくなる等の問題がある.本研究では,学習アルゴリズムの解析としてランダムアルゴリズムを用いた特性解析手法(Random-CaseAnalysis)を提案する.本手法は,ランダムサンプリングによって無作為に抽出した事例のみを用いた解析を行い,解析の自由度を保持しながら計算量の問題を解決した特性解析手法である.
- 1995-01-18
著者
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