アンサンブル学習モデルにおける重み付けに関する考察(研究速報)
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概要
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アンサンブル学習とは,個々に学習された複数の学習機械の予測結果の重み付け平均を最終的な予測結果として用いる手法である.この学習法は,Kullback divergenceに関する3段階の最小化操作として理解できる場合がある.本論文では,この枠組みにおける重み付けに関する考察を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-01
著者
-
内田 真人
九州工業大学ネットワークデザイン研究センター
-
内田 真人
日本電信電話株式会社 NTTサービスインテグレーション基盤研究所
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学
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