アンサンブル学習における符号を保つ重み正規化手法に関する検討(研究速報)

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概要

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• 指数型混合で表現されるアンサンブル予測器の確率モデルでは,予測器の重み係数は正値に制約されない.そこで,正負が混在した重み係数のための正規化手法を提案する.更に,数値実験を通じ,提案手法の有効性について検証する.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 2006-10-01

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

• 大森 隆司

  北海道大学複雑系工学講座表現系工学研究室

• 大森 隆司

  北海道大学

• 大森 隆司

  玉川大学

• 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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