オンライン競合学習手法を用いたラベル付きデータの能動的選択
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概要
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一般に,教師付き学習は入力データと出力ラベルの組を用いて行われる.しかし通常,入力データに対する出力ラベルの付与は人手によって行われるため,コストがかかる.そこで,より少ない出力ラベルの付与でより良い学習結果を得るための学習法として,準教師付き学習と能動学習が提案されている.本論文では,オンライン教師なし学習手法の一つである自己増殖型ニューラルネットワークに,準教師付き学習と能動学習の機能を加えることにより,オンライン準教師付き能動学習手法を提案する.また,計算機実験によって,提案手法が有効に働くことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-08
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
櫻井 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
櫻井 啓介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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