d項関係の学習
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概要
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d次元{0,1}-値行列の各点の値を1点ずつ予測するオンライン学習において、次に予測する点を自分が決めるself-directedモデルと敵が選ぶadversary-directedモデルで累積誤り数の評価を行う。self-directedモデルではd項関係を学習する、効率的で累積誤り数の少ないアルゴリズムを示す。行列の各方向に関し、要素数がn_j、値により分かれる種類の数が高々k_jであるような行列に対し、このアルゴリズムは高々Π^d_j=1>k_j+Σ^d_j=1>(n_j-k_j)log k_j回しか間違えない。また、adversary-directedモデルでは行も列も高々2種類しかない2項関係学習問題に対し、効率的で累積誤り数の少ないアルゴリズムを示す。このアルゴリズムの累積誤り数の上界として、行の数がn、列の数がmのときの下界であるm+nより2だけ多い数が示される。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-25
著者
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