逆伝播を持つ有向グラフ上でのラベル伝播を用いた半教師付き学習
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概要
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グラフを用いた半教師付き学習のほとんどは,無向グラフをデータ構造として扱ったものであり,有向グラフを扱ったものは少ない.それは,有向グラフでは,到達性の検証が無向グラフと比べて困難なためである.本研究では,有向グラフに逆伝播を持つ辺を導入し,グラフ上でのラベル伝播を利用した分類手法を提案する.この手法は,グラフが全連結でさえあれば到達性が保障されるうえ,グラフの構築に大きな計算量を必要としないため,データの更新にも強いアルゴリズムである.また,さらなる精度向上のため,半教師付き学習で用いられるCo-Trainingの枠組みを,ラベル伝播を用いた本手法に拡張する.公開データセットによる評価実験では,本手法は既存の手法と比較して高い性能を実証でき,Co-Trainingの利用により精度向上することが確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-15
著者
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