情報獲得と近似学習
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概要
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近似学習では, 学習対象をよく近似する仮説を得ることを目指す. 近似学習の一つのモデルであるPAC学習モデルでは, 仮説の良さの尺度として仮説の誤り確率が用いられる. すなわち, PAC学習では, 誤り確率の小さい仮説を求めることが目標となる. 本論文では, 情報理論的な見地から, 学習の目標は学習対象に関するより多くの情報を獲得することとの立場に立ち, 学習対象と仮説の間の相互情報量を仮説の良さの尺度として導入し, 学習理論の新しい展開を図る. 仮説の良さの尺度として, 相互情報量がより自然で合理的なものであることを示すと共に, 獲得する情報の量に基づいて, 強情報獲得アルゴリズムと弱情報獲得アルゴリズムの概念を導入し, これらの概念と強PAC学習アルゴリズムと弱PAC学習アルゴリズムとの関係を導く. 更に, 弱情報獲得アルゴリズムを強情報獲得アルゴリズムに変換するブースティングスキーマを与える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-08-25
著者
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