学習アルゴリズムの幾何学構造(<特集>SMAPIPチュートリアル)
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概要
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機械学習においては,対象とする問題をどのような枠組みでとらえてモデル化するかが重要であると同時に,想定したモデルの中で最適解をどのようにして求めるかという学習アルゴリズムが重要な役割を担っている.機械を確率モデルに対応づけて,モデルとアルゴリズムの関係を確率分布の空間の中で幾何学的にとらえる情報幾何学の考え方は,複雑なアルゴリズムの働きを理解するため役立つことが多い.EMアルゴリズム,ブースティング,バギングといったアルゴリズムを取り上げ,これらのアルゴリズムが幾何学的にどのように理解されるかについて紹介する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-10-12
著者
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