教師なしアンサンブル学習に関する検討 : 集合知の情報論的モデル化(機械学習,一般)
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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.著者らはこれまでの研究の中で,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している.本稿では,この重みパラメータ推定法が,集合知と呼ばれる事例と関連があることを明らかにする.また,簡易な重みパラメータ推定法を新たに導出し,その有効性を計算機実験を通して評価する.さらに,こうした重みパラメータ推定法の拡張形式についても議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-08
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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