教師無しアンサンブル学習の定式化とその評価
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概要
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個々に学習された複数の予測器の重み付き混合を最終的な予測器として用いる学習方法はアンサンブル学習と総称される.本論文では,教師付き学習データが与えられていないという条件下における,アンサンブル学習のための重みパラメータ推定法を提案する.提案手法は指数型混合形式の確率モデルとカルバック情報量に基づくアンサンブル学習の数理モデルから自然に導出される.個々に学習された複数の学習機械の性能がほぼ同一であると仮定できる場合,提案手法は上記の条件下における最適な戦略となる.本論文では,数値実験を通じて,提案手法の有効性を評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-08
著者
-
内田 真人
九州工業大学ネットワークデザイン研究センター
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院 生産情報システム工学専攻
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院生産情報システム工学専攻
-
内田 真人
九州工業大学
-
前原 洋祐
室蘭工業大学大学院情報工学専攻:(現)室蘭工業大学大学院生産情報システム工学専攻
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学
-
前原 洋祐
室蘭工業大学 大学院 生産情報システム工学専攻
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