最大密度グラフによる特徴選択を用いた半教師付き学習(人工知能,認知科学)
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概要
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大規模データから学習を行う際には,クラス分類に必要十分なラベルデータが手に入らない場面がある.このため,大量かつ容易に入手できる,ラベルなしデータも用いて精度を改善する半教師付き学習が研究されている.本論文では,ラベルデータとラベルなしデータの両方を含むデータ集合を用いて,各データを節点とし,データ間の類似関係を枝としたグラフ表現で表し,マルチウェイカットによる学習を行う,グラフベース手法を提案する.更に,半教師付き学習では困難な問題とされている特徴選択問題に対し,グラフの密度という概念を導入して,ラベルデータが少量でも有効属性を評価できる評価関数を新たに定義し,グラフ中のクリーク発見によって最適な有効属性の組合せを求める手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-07-01
著者
-
上原 邦昭
神戸大学大学院自然科学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
中谷 善之
神戸大学大学院自然科学研究科情報知能工学専攻
-
朱 匡一
神戸大学大学院自然科学研究科情報知能工学専攻
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
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