重み付き最尤推定量を用いた能動学習のアルゴリズム
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概要
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システムの入力と出力との間に成立する条件付き確率を, 入力分布を適切に選択することにより, 学習データから推定する問題を議論する. 観測者がシステムへの入力を選択できるような学習方式を, 能動学習という. モデルが間違っているときに能動学習をおこなうと, 最尤推定量は一致性をもたない. そこで, 一致性を回復するために, 重み付き最尤推定量を用いた能動学習のアルゴリズムを提案して, 汎化誤差を漸近的に計算する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
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