確率分布による概念表現を用いた事例ベースの最適圧縮
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概要
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事例に基づく学習の分野において,事例の削減は計算コストを下げるために有益な技術である.そのため,多くの研究者によって研究されている.しかしほとんどの研究ではインクリメンタルに事例を削減する手法が用いられている.このようなインクリメンタルな手法では,訓練事例の入力順序が異なると削減される事例も異なってくるという問題点が分かっている.本稿では,ノンインクリメンタルかつ事例を最適に削減することが可能なOPT-CBLアルゴリズムを提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-09-04
著者
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