カーネルマシンによる複数情報源からのイースト菌遺伝子機能予測
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概要
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カーネルマシンは統計的データ処理においてその有用性が認められており,一般にひとつのタイプのデータから得られたひとつのカーネル行列を基に動作する.しかし,遺伝子やたんぱく質などの生物学的な対象は,複数タイプのデータで表現されることが多い.カーネルマシンの適用において,複数タイプのデータを有効利用する方法のひとつに,データのタイプごとに得られる複数のカーネル行列をひとつの行列にまとめる方法が考えられる.本研究では,複数のカーネル行列の線形和を用いてひとつのカーネル行列を作り,重みを教師有りで学習する手法を提案する.イースト菌遺伝子機能予測問題に対して提案手法による実験を行い,手法の有効性について検討を行った.
- 2003-03-10
著者
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津田 宏治
産業技術総合研究所生命情報工学研究センター
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津田 宏治
産業総合研究所
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宇田 新介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
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宇田 新介
東京工大 大学院総合理工学研究科
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津田 宏治
産業技術総合研究所生命情報工学研究センター:科学技術振興機構
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津田 宏治
産業技術総合研究所
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宇田 新介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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