電気抵抗回路に基づくグラフ上の半教師付き学習機械(テーマセッション,文字認識・文書理解)
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概要
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電気回路理論に基づき,分類対象がグラフ構造をなす状況において,2値ラベル付けされた一部のノードからの他のノードのラベルを推定,分類するためのグラフ上の半教師付き学習機械名付けて"Electric Network Classifier"を提案する.この方法は,グラフカーネルによるSupport Vector Machineの自然な拡張ともみなせる一方,カーネル計算のための行列演算を必要とせず,高速ネットワークフローアルゴリズムによって解を得ることが出来るため,大規模データに対しても適用が可能である.20newsgroupsデータ,MNIST手書き数字認識データ上で,他の機械学習法に基づく分類器との精度比較を行い,ラベル付きデータが少ない状況においてElectric Network Classifierは他の分類器と比べ高い分類精度を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-02-16
著者
-
室田 一雄
東京大学
-
室田 一雄
東京大学:prest:jst
-
室田 一雄
京都大学
-
室田 一雄
東京大学大学院 情報理工学系研究科
-
力徳 正輝
ジャストシステムイノベーティブテクノロジー研究開発部
-
平井 広志
京都大学数理解析研究所
-
Murota Kazuo
Department Of Mathematical Informatics Graduate School Of Information Science And Technology Univers
-
室田 一雄
Department Of Mathematical Informatics Graduate School Of Information Science And Technology Univers
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