回帰木を用いた非線形写像の学習と識別問題への応用(オーガナイズドセッション(2))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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本報告では,機械学習およびデータマインニングの分野で主にスカラ関数の近似に用いられてきた回帰木(Regression Tree),およびそれを線形回帰に拡張した線形回帰木(Linear Regression Tree)の研究を概観し,筆者らが新たに開発した区分的線形写像木PaLM-treeについて述べる.PaLM-treeは,線形回帰木の出力次元を多次元に拡張したものであり,木の構築時にSplit-and-Merge戦略を採用することにより,学習時間の短縮と写像の高精度化を同時に達成している.また,写像計算は二分探索と線形変換だけであるので,極めて高速である.PaLM-treeの用途は非常に多岐に渡るが,本報告では画像の領域分割,カメラキャリブレーション,そして任意の識別器の機能を模倣する問題への応用例について述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-09-04
著者
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