エラスティックネット型正則化を用いたマルチプルカーネル学習の速い収束レート(主成分分析,テキスト・Webマイニング,一般)
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概要
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本報告では,エラスティックネット型正則化を用いたマルチプルカーネル学習(Multiple Kernel Leaning (MKL))の汎化誤差について考察する.ここでエラスティックネット型正則化とはスパース性を生み出すl_1項と推定量のスムーズさを制御するl_2項の和で表わされる正則化手法である.真の関数がスパースな表現を持つ場合を考え,エラスティックネット型MKLがl_2-混合ノルムで特徴づけられる球の上でmini-maxレートを達成することを示す.導出されたレートは真の関数が滑らかであればあるほど速く,これまで示されてきたレートよりもタイトである.
- 2011-03-21
著者
-
杉山 将
東京工業大学情報理工学研究科
-
冨岡 亮太
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
鈴木 大慈
東京大学情報理工学系研究科
-
冨岡 亮太
東京工業大学
-
杉山 将
東京工業大学
-
冨岡 亮太
東大
-
杉山 将
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
鈴木 大慈
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
-
冨岡 亮太
東京大学大学院情報理工学系研究科
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