アンサンブル型最小分類誤り学習の提案(テーマ関連セッション2)
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概要
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統計的パターン認識における究極の目標であるベイズ誤り推定との一貫性を持ちながら複数の弱分類器を統合する,アンサンブル型の最小分類誤り(MCE)学習法を提案する.まず、アンサンブル型学習法として注目を浴びているブースティングの,損失最小化としての最適性およびベイズ誤り推定との関連を述べる.そしてMCE学習の基本概念を概説し,損失最小化の解析を通して,ブースティングとMCEとの密接な関連性を明らかにする.その上で,一般的な多クラス分類におけるベイズ誤り推定と一貫したアンサンブル型学習法である,アンサンブル型最小分類誤り(Ensemble-based MCE)学習法を提案する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2009-03-06
著者
-
渡部 晋治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
谷口 真一
同志社大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
片桐 滋
同志社大学大学院
-
山田 幸太
同志社大学大学院
-
中村 篤
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
マクダーモット エリック
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
西島 奈甫
同志社大学
-
大崎 美穂
同志社大学大学院
-
山田 幸太
同志社大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
西島 奈甫
同志社大学理工学部
-
マクダーモット エリック
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
マクダーモット エリック
日本電信電話(株)nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
大崎 美穂
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学
-
谷口 真一
同志社大学大学院工学研究科
-
渡部 晋治
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
片桐 滋
同志社大学
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構
-
中村 篤
日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所
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