アンサンブル型最小分類誤り学習法の実装と実験的評価(一般セッション,CV・パターン認識のための学習・最適化)
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概要
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筆者らは先に、代表的なアンサンブル型分類器設計法であるブースティング法と音声認識や言語処理で広く使われている最小分類誤り学習法との双方の長所に着目した新しい識別学習法,アンサンブル型最小分類誤り学習法の提案を行った.本稿では,そのアンサンブル型最小分類誤り学習法の実装の詳細とその実験的な評価結果を紹介する.評価は,機械学習分野において広く用いられている公開データを用いたLeave-one-out法による体系的な認識実験を通して行われる.実験結果より,伝統的なブースティング法に対するアンサンブル型最小分類誤り学習法の優位性や求められる改善が明らかにされる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-08-24
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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