ブール変数実数多項式による嗜好関数の学習
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概要
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ニュース記事などに対する個人の嗜好を、記事中の出現単語から予測する方法において、各単語にlつのブール変数を割り当て、その実数係数多項式で嗜好関数を表現する方法を提案し、その係数の学習アルゴリズムについて考察及び実験を行う。特に、計算論的学習理論において盛んに研究されているオンライン学習における重みの逐次更新法を、実数係数の学習に適用する。具体的には、Kivinen & Warmuthが提案・解析した加法的更新法GDと乗法的更新法EG^±に加え、新しく「誤差比例修正法」と呼ぶ重み更新アルゴリズムを提案し、その乗法的更新法であるDPMUについて、ある被験者の実データを用いて実験的に予測性能を評価・比較する。実験結果によればDPMUは、既存の方式と同等以上の予測性能を有する。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
-
中村 篤祥
北海道大学大学院情報科学研究科
-
中村 篤祥
Nec C&cメディア研究所
-
安倍 直樹
NEC C&C研究所
-
馬見塚 拓
NEC C&C研究所
-
鳥羽 弘康
NEC C&C研究所
-
安倍 直樹
Necインターネットシステム研究所
-
馬見塚 拓
Necインターネットシステム研究所
-
馬見塚 拓
Nec C&c情報研究所
-
鳥羽 弘康
Nec C&cメディア研究所
-
安倍 直樹
Nec C&c研究所
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