3W-7 多クラス識別問題におけるオンライン学習のための厳密なPAアルゴリズム(学習(2),学生セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
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概要
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多くの機械学習ではデータ全体に対して1つの最適な関数を求めるため,大量のデータに対して学習を行う際に計算コストの面から困難が生じる場合があるが,オンライン学習法は,データを1つずつ受け取りながら逐次的に識別関数を学習していく手法であり,低い計算コストで学習可能である.Crammerらによって提案されたPassive-Aggressiveアルゴリズム(PAアルゴリズム)は代表的なオンライン学習アルゴリズムであるが,多クラス識別問題においては,厳密なPAアルゴリズムの枠組みから外れた近似解法が用いられてきた.本研究は本来のPAアルゴリズムの厳密解をサポートクラスという概念を用いて導出し,これらに基づく識別関数の更新を効率的に行う為のアルゴリズムを提案する.この手法に対する文書分類や手書き文字認識の実験を行い,既存のPAアルゴリズムより精度が高く,SVM(Support Vector Machines)に比べ同程度の精度をより高速に実現することを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-08
著者
-
中川 裕志
東京大学情報基盤センター
-
松島 慎
東京大学
-
清水 伸幸
東京大学
-
吉田 和弘
東京大学
-
二宮 崇
東京大学
-
清水 伸幸
東京大学医学部附属病院胃食道外科
-
清水 伸幸
東京大学 胃食道外科
-
清水 伸幸
愛知県がんセンター研究所 腫瘍病理学部
-
清水 伸幸
東京大学 大学院消化管外科学
-
中川 裕志
東京大学
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